Translation-Service

Analyse von Degenerationen beim inversen Neigungsscoring für Offline-Lernen maschineller Übersetzung aus deterministischen Logs, mit vorgeschlagenen Lösungen und formalen Erkenntnissen.

Analyse der ersten Anwendung neuronaler maschineller Übersetzung auf Arabisch, Vergleich mit phrasenbasierten Systemen und Bewertung von Vorverarbeitungseffekten.

Analyse der Nutzung von LLMs für Few-Shot-Übersetzung englischer semantischer Parsing-Datensätze zum Training mehrsprachiger Parser, die Translate-Train-Baselines in 50 Sprachen übertreffen.

Eine tiefgehende Betrachtung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung, die ihre Geschichte, grundlegende Konzepte neuronaler Netze, Sprachmodellierung, Encoder-Decoder-Architekturen, Weiterentwicklungen und zukünftige Herausforderungen abdeckt.

Analyse einer neuartigen Methode zur Domänenanpassung nach dem Training für NMT, Untersuchung inkrementeller Spezialisierung, experimenteller Ergebnisse und zukünftiger Anwendungen.

Eine Analyse der Herausforderungen und Chancen in der Ausbildung von Rechtsübersetzern, die aktualisierte Modelle, Technologieintegration und die sich wandelnde Rolle der Übersetzer als interkulturelle Vermittler untersucht.

Eine Analyse der Anwendbarkeit professioneller Übersetzungsethik-Kodizes auf nicht-professionelle Kontexte wie Crowdsourcing, Fan-Übersetzung und FOSS-Lokalisierung.

Analyse von TM-augmentierter NMT aus probabilistischer Retrieval-Sicht und Varianz-Bias-Zerlegung, mit Vorschlag einer Methode zur Lösung widersprüchlicher Leistung in ressourcenreichen/-armen Szenarien.

Analyse, wie Globalisierung und Technologie Übersetzungsanforderungen neu definieren und Übersetzer als Kulturvermittler und strategische Geschäftsressource positionieren.

Analyse eines variationalen Encoder-Decoder-Modells für NMT, das kontinuierliche latente Variablen einführt, um zugrundeliegende Semantik explizit zu modellieren und die Übersetzungsqualität zu verbessern.