So machen wir Ihre Sprachdaten fit für KI, maschinelle und humane Übersetzung

Künstliche Intelligenz, maschinelle Übersetzung (MT) und Translation-Memory- Systeme (TM) können nur so gut sein
wie die Daten, die sie nutzen.
Saubere, konsistente und aktuelle Sprachdaten sind die
Grundlage für

• beschleunigte Übersetzungsprozesse,
• effiziente Übersetzungen,
• bessere Qualität und
• geringere Kosten.

Mit unserer Sprachdatenbereinigung (Translation-Memory- & Terminologiedatenbank-Bereinigung) bringen wir Ordnung in Ihre Datenbasis – und schaffen eine Grundlage, die Humanübersetzung, maschinelle Übersetzung und KI-Anwendungen nachhaltig verbessert.

Translation Memorys und Terminologiedatenbanken sind wertvolle Assets.
Ohne Pflege können sie jedoch zu Fehlerquellen werden:

• Dubletten und widersprüchliche Einträge
• Veraltete und uneinheitliche Terminologie
• Mehrfachvarianten für ein und dasselbe Segment
• Falsche oder uneinheitliche Zeichensetzung
• Zahlendreher und numerische Fehler
• Potenzielle Fehlübersetzungen

Solche Störungen kosten Zeit und beeinträchtigen nicht nur
die Qualität der Humanübersetzung, sondern mindern auch
die Leistung maschineller Übersetzungen und KI-Systeme.

Mit unserem LanguageCheck.ai-Tool bereinigen wir Ihre Übersetzungsdaten Schritt für Schritt:

1. Analyse & Erkennung
   Automatisierte Prüfung von Translation Memories und Terminologiedatenbanken und Erkennung von Inkonsistenzen, Dubletten und fehlerhaften Segmentierung bis hin zu potenziellen Fehlübersetzungen.
    
2. Kategorisierung & Bewertung
   Einordnung der Abweichungen in Kategorien wie Terminologie, Segmentierung, Zahlenangaben oder Rechtschreibung.
    
3. Bereinigung & Qualitätssicherung
   Je nach Anforderung:
   • Automatisches Löschen fehlerhafter Segmente
   • Manuelle Korrektur durch Fachübersetzer:innen und Linguisten für höchste Genauigkeit

Diese Kombination aus Automatisierung und menschlicher Sprachkompetenz sorgt dafür, dass am Ende eine konsistente, belastbare und zukunftsfähige Datenbasis entsteht.

Die Wirkung sauberer Sprachdaten zeigt sich auf mehreren Ebenen:

• Humanübersetzung mit CAT-Tools: Präzise Matches, weniger Recherche, keine Terminologie-Konflikte – die Übersetzer:innen und Linguisten können sich auf das Wesentliche konzentrieren.
   
• Maschinelle Übersetzung (MT/MTPE): Die Qualität der Vorübersetzung steigt, der Aufwand beim Post-Editing sinkt deutlich.
   
• KI-Systeme (Chatbots, LLMs): Verlässliche, konsistente Ergebnisse durch saubere Datenbasis.