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DeL konkurriert mit Google Translate

Die Linguee heisst jetzt DeepL und kommt mit einem neuen Maschinenübersetzer auf den Markt. 2. Es ist auf tiefe Faltungsnetzwerke aufgebaut und sollte effektiver als Google Translate, das wiederkehrende Netzwerke verwendet, sein. Der Start up DeepL (ehemals Linguee) ging am Montagmorgen mit seinem Maschinenübersetzer in den Internet. Auf der kostenlosen Website werden sieben verschiedene Sprachversionen in Realzeit übertragen, in Konkurrenz zu Google Translate, das über 103 Sprachversionen verfügt.

Zuvor hatte Linguee eine Übersetzungssuchmaschine angeboten, mit der das jetzt in Linguee umfirmierte Unternehmen die notwendigen Schulungsdaten für seinen Übersetzungsservice sammelte. Im Blind-Test sollen Anwender DeepL-Übersetzungen dreimal öfter als die der Mitbewerber von Google, Microsoft und Google als die besten auserwählt haben. Der neue Dolmetscher macht im Direktvergleich zwar gleichwertige Texte - aber er macht auch vergleichbare Irrtümer.

Anders als bei Google Translate ist DeepL nicht auf wiederkehrende Neuronalnetze angewiesen. Vielmehr werden Faltungsnetzwerke verwendet, wie sie in der Bildverarbeitung gebräuchlich sind. Das hat den großen Nachteil, dass Convolutional Network alle Worte gleichzeitig verarbeitet und es bereits hoch entwickelte Berechnungsbibliotheken gibt. Rezidivierende Nerven-Netzwerke liest den gesamten Text von vorn nach vorne (und oft sogar umgekehrt ) und speichert die Information in ihrem inneren Status, um die Worte im korrekten Zusammenhang zu übertragen.

Faltungsnetzwerke bilden diese Strukturen über Restverbindungen und viele Einzellagen nach. Daraus ergibt sich eine sehr ähnlich gelagerte Konstruktion, die sich nur dadurch auszeichnet, dass die Faltungsnetze eine festgelegte Anzahl von Eingängen berücksichtigt, während wiederkehrende Netzwerke mit Eingängen beliebiger Länge ausrechnen. Diese Einschränkung ist in der Realität aber wohl nicht sehr wichtig; der Geschwindigkeitsvorsprung durch die parallele Rechenmöglichkeit hat Vorrang.

Die Faltungsnetzwerke werden aber erst durch einen Aufmerksamkeitsmechanismus, der auf mehreren Stufen simultan arbeiten kann, wirklich besser. Auch Google Translate verwendet einen Aufmerksamkeitsmechanismus, allerdings nur an der Grenzfläche zwischen Encoder- und Decoder-Netzwerk, um zu gewährleisten, dass die Bedeutungen aller Worte im Originalsatz auch im Übersetzten gefunden werden. In den seltensten Fällen generieren die neuronalen Netzwerke eine spezifische Leistung selbst.

Anstatt immer das jeweils nächstgelegene Suchwort für jedes einzelne der Wörter im übersetzten Satz auszuwählen, verwendet DeepL einen Strahl-Suchalgorithmus. Er vervielfacht die Wahrscheinlichkeit für alle mögliche Ausdrücke, selektiert aber nur eine kleine Anzahl von wahrscheinlichen Sätzen in jedem Arbeitsschritt, die er um ein einziges Wort ausdehnt. Dies ermöglicht es dem Redaktionssystem, ein etwas weniger wahrscheinliches Suchwort zu verwenden, wenn der ganze restliche Satz besser ist.

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