Inter-Language Vector Space (ILVS) ist ein von uns entwickeltes NLP-KI-Framework, das sowohl die Effizienz als auch die Qualität von Übersetzungen verbessert. Es ermittelt die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern in 250 Sprachpaaren und hilft Lokalisierungsmanagern und Linguisten durch die Automatisierung sich wiederholender, zeitaufwändiger Aufgaben.

Fehlerhafte MT-Übersetzungen können frustrierend sein. Dies ist in der Regel der Fall, wenn mehrere Übersetzungen möglich sind oder es sich um gleichlautende Begriffe handelt. Künstliche Intelligenz kann dieses Problem lösen, indem sie es den MÜ-Ergebnissen ermöglicht, die vorhandenen TM-Einträge zu berücksichtigen. Dadurch wird sichergestellt, dass die richtigen Wörter im richtigen Kontext verwendet werden, indem die fehlenden Wörter in einem Segment aus einem früheren TM-Eintrag ergänzt werden, wodurch eine geringe Fuzzy-Übereinstimmung in eine hohe Fuzzy-Übereinstimmung oder sogar eine 100%ige Übereinstimmung umgewandelt wird. Wir schätzen, dass dank dieses KI-Werkzeugs der für die Korrektur von MT-Übersetzungen erforderliche menschliche Aufwand im Durchschnitt um etwa 30 % gesenkt werden kann. Mit anderen Worten: etwa 60 Stunden pro Monat.

Die manuelle Platzierung von Inline-Tags ist eine der zeitaufwändigsten Aufgaben, die ein Linguist erledigen muss. XTM Workbench-Benutzer können sich auf XTM KI verlassen, das sie automatisch an ihren genauen Standort im Zielsegment bringt. Dies steigert die Produktivität der Linguisten, da sie sich nur noch auf die eigentliche Aufgabe konzentrieren müssen. Mit einer Erfolgsquote von 98 % kann das Auto-Inline-KI-Tool von XTM Ihrem Team bis zu 200 Stunden pro Monat ersparen. 

Ein TM von Grund auf neu zu erstellen, kann Monate an Arbeit in Anspruch nehmen. Die manuelle Erstellung eines TMs in Standardgröße mit 50.000 Segmenten würde etwa 50 Stunden dauern – die künstliche Intelligenz von XTM schafft das in wenigen Minuten. XTM AI gleicht Ihre alten Quelldokumente mit den Zieltexten ab, um ein umfangreiches Translation Memory aufzubauen. Dies beschleunigt nicht nur Ihre Übersetzungszeiten, sondern senkt auch die Kosten um mindestens 50 %.

XTM Cloud unterstützt führende maschinelle Übersetzungssysteme (MT), darunter NMT und kundenspezifische Systeme. Benutzer können ihre Inhalte von unserem Lokalisierungs-Hub aus an einen MT-Anbieter senden und so von jedem Ort aus maschinelle Übersetzungen ermöglichen. So können sich die Linguisten auf Aufgaben konzentrieren, die einen Mehrwert schaffen, da die NMT den Großteil der Arbeit übernimmt.

Eine effiziente Lokalisierung setzt voraus, dass die TM-Treffer auf die produktivste Weise abgerufen werden können. Eine größere Hebelwirkung bedeutet schnellere Übersetzungen und geringere Kosten. Bei XTM haben wir unseren eigenen Algorithmus für die TM-Übereinstimmungsprüfung entwickelt: Weighted Token Levenshtein (WTL). WTL ist in der Lage, Übereinstimmungen zu erkennen, die normalerweise nicht erkannt werden würden, obwohl sie fast identisch sind. Es kann 50%ige Übereinstimmungen in 80%ige umwandeln, sodass sie vom TMS genutzt werden können, und findet mehr Übereinstimmungen als jedes andere TMS. Das bedeutet, dass die Linguisten die Segmente nicht mehr von Grund auf übersetzen müssen, was ihnen im Durchschnitt 250 Stunden pro Monat ersparen kann.