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Software Engineering ist eine deutschsprachige AI, die besser als Google & Co. ist.

Wenn Sie kein Unternehmen in einer Fremdsprache sind oder wenigstens den grundlegenden Inhalt eines Textes in einer komplett fremdsprachigen Umgebung kennen lernen wollen, greifen Sie gern auf Maschinenübersetzer im Netz zurück. Der bekannteste, der Google Translation Manager zum Beispiel, oder der Microsoft Translation Manager bei Bing. Wenn Sie einen gemeinsamen Post aus anderen Staaten in Ihrer Landessprache vorlesen möchten, hat Google eine Übersetzung in sein soziales Netz miteinbezogen.

Modell für die Entstehung der KI ist das Menschenhirn. Es sollen ähnliche Konstruktionen innerhalb synthetischer Neuronalnetze geschaffen werden. In diesem Abschnitt geht es um die Grundfunktion der Nervenzellen und der daraus gebildeten Nervennetze. Verschiedene Typen von artifiziellen Neuronennetzen mit ihren vielfältigen Ausbildungsmethoden sind für die unterschiedlichsten Einsatzbereiche geeignet.

Die Präsentation der Methoden zur Anwendung in der Anwendung sowie konkrete Anwendungsbeispiele verdeutlichen die Einsatzmöglichkeiten von künstlichen neuronalen Netzen. Nicht immer ist jedoch die Lesbarkeit der entsprechenden Texte nach der Maschinenübersetzung gewährleistet. Es gibt viele Gründe, die einen erheblichen Einfluss auf die Übersetzungsqualität haben. Richtige Schreibweise und Interpunktion des Originaltextes sowie des Sprachniveaus und natürlich der Datenbank hinter den Übersetzungswerkzeugen.

Das Kölner Technologie-Unternehmen deepl erregt nun mit dem Launch seines Übersetzer auf deepl.com großes Interesse. Computer- und Technologiezeitschriften im Internet haben innerhalb kurzer Zeit reagiert und den Übersetzer von deepL in den besten Noten gelobt. Beispiel: Die automatisierte englisch-deutsche Sprachübersetzung aus einer Kurzeinführung eines Fachartikels über die Entstehung von Fremdsprachenübersetzern aus dem englischen Springer Magazin "Software Quality Journal" von Bruno Barroca, Vasco Amaral und Didier Buchs: Original: "Die Erstellung und Validierung eines Sprachübersetzers ist alles andere als eine triviale Aufgabe.

Implizit wird die Syntaxabbildung zwischen zwei Sprachen festgelegt, ein solches Mapping in einem Sprachübersetzerprogramm durchgeführt und schließlich eine Reihe geeigneter Testfälle zum Testen entwickelt. "Google Übersetzer: "Das Entwickeln und Validieren eines Übersetzers ist weit davon entfernt, eine belanglose Angelegenheit zu sein.

Dazu gehört die Festlegung einer übergeordneten Syntax-Syntax-Zuordnung zwischen zwei Programmiersprachen, die Umsetzung einer solchen Zuweisung zu einem Sprachübersetzungsprogramm und schliesslich die Erstellung einer Menge von geeigneten Testfällen, um diese zu erproben. "Microsoft Translator (Bing): "Die Erstellung und Überprüfung eines Sprachübersetzers ist keine einfache Angelegenheit. Dazu gehört die Festlegung einer übergeordneten Syntax-Syntax-Zuordnung zwischen zwei Programmiersprachen, die Umsetzung einer solchen Zuweisung in einem Übersetzerprogramm und schliesslich die Erstellung einer Serie von geeigneten Testfällen, um sie zu erproben.

"DeepL Translator: "Die Erstellung und Überprüfung eines Sprachenübersetzers ist alles andere als banal. Dazu gehört die Spezifizierung eines hochgradigen Syntax-zu-Syntax-Mappings zwischen zwei Programmiersprachen, die Umsetzung eines solchen Mapping auf einem Sprach-Übersetzungsprogramm und schliesslich die Erstellung einer Serie von Tests. Laut DeepL haben Fachübersetzer die Resultate des Dolmetschers dreimal besser beurteilt als die Resultate bekannter Maschinisten.

Auch im BLEU -Score (Bilingual Assessment Understudy), der zur Beurteilung von Maschinenübersetzern verwendet wird, bricht DeepL Sätze. Die Firma will nicht exakt publizieren, wie DeepL sein artifizielles neurales Netzwerk erweitert hat. Wir haben die Struktur neuronaler Netzwerke deutlich verbessert", so Gereon Frahling, Firmengründer und CEO.

"Eine neue Ordnung von Nervenzellen und deren Verknüpfungen hat es unseren Netzwerken erlaubt, die Natursprache besser als jedes andere Netzwerk der neuronalen Übersetzung wiederzugeben. Genug Kraft, um eine Millionen Worte in weniger als einer Minute zu übertragen. Laut Jaroslaw Kutylowski, CTO von DeepL, wurde Island wegen des Überangebotes an regenerativen Energiequellen als Ort auserkoren.

"Dies ermöglicht es uns, unsere Neuronennetze in Island zu sehr geringen Kosten zu erlernen. Zusätzlich müssen die Anlagenparameter der Komplexnetze eingestellt werden, von denen die Ergebnisqualität abhängig ist. "Springer-Autor Wolfgang Ertel im Abschnitt "Neuronale Netze" aus dem Lehrwerk "Grundkurs Artificial Intelligence" (2016) (Seite 304). Die DeepL Mannschaft benutzt den Computer, um neurale Netzwerke mit einer großen Anzahl von mehrsprachigen Texten zu erlernen.

In den Netzwerken werden viele Fachübersetzungen betrachtet und selbstständig gelernt, wie man grammatisch richtig übersetzen und gute Rezepturen auswählen kann. Damit nutzen die Kölscher ihr erstes Produkt: die Übersetzungssuchmaschine für Texte und Texte namens Lingua. Die Firma LowL ist aus der Firma Longuee entstanden. Mehr als eine Million hochwertige Fachübersetzungen wurden in den letzten zehn Jahren auf der Website gesammelt und werden nun für die Ausbildung der AI verwendet.

Laut Unternehmen bietet der DeepL-Übersetzer zur Zeit 42 Sprachenkombinationen zwischen Deutsch, Englisch, Französich, Spanisch, Italiensich, Holländisch und Spanisch. Laut DeepL sind die Nerven-Netzwerke bereits für andere Fremdsprachen wie Chinesisch, Japanisch und Russisch erprobt. Die Übersetzungstechnologie kann somit auch in anderen Programmen wie z. B. Digital Assistants, Wörterbücher, Sprachlernprogramme und professionelle Übersetzungsprogramme verwendet werden.

"Unser Ehrgeiz beschränkt sich nicht auf Übersetzungen", sagt Gereon Frahling. "Das neuronale Netzwerk hat ein unglaublich gutes Sprachverstehen erreicht.

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