Dass maschinelle Übersetzung häufig auch von Maschinen evaluiert wird, schafft aus Sicht der Translationswissenschaft immer noch wenig Vertrauen
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Wünschenswert wäre, wenn Compterlinguistik stärker auf Qualitätsforschung in der Translationswissenschaft Bezug nehmen würde, soweit das möglich ist. Andererseits könne sich die Translationswissenschaft dem auch mehr öffnen und aktiver auf MÜ-Forschung zugehen
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Provokant gefragt: Vielleicht sollte man die Translationsqualität auch nicht auf Ebene der Computerlinguistik bewerten? - Darüber könne man durchaus sprechen.
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MÜ-Systeme seien aber gar nicht dafür gebaut, die gesamte Bandbreite der Kulturleistung zu bringen, die Humanübersetzer*innen liefern
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Qualität von MÜ-Systemen: Welche Möglichkeiten haben Übersetzer*innen, sich an der Entwicklung zu beteiligen? Wie funktioniert die "Black Box" eigentlich? Es bräuchte bessere Mechanismen, um die Systeme aktiv zu trainieren.
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Hier fehlt auch der Druck vonseiten der User*innen
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Anwender*innen müssten auch emotionsloser herangegen und Fehler systematischer aufzeigen.
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MÜ-Entwickler*innen haben ein technikbasiertes Verständnis von Übersetzung, sehen die Aufgabe als einen beliebigen Anwendungsfall für machine learning, sagt die Translationswissenschaft
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maschinelle Lernverfahren müssen der Grundstein sein, aus Sicht der Compterlinguistik gibt es keine andere Basis (regelbasierte MÜ ist beispielsweise bei weitem nicht so erfolgreich)
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Die Compterlinguistik sollte die Systeme jedoch nicht unreflektiert als künstliche Intelligenz im Sinne eines "Gehirns" bezeichnen, die Menschen ersetzen.
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Zusammengefasst: Die beiden Disziplinen sollten sich häufiger austauschen, Humanübersetzung sollte selbstbewusst auftreten und zeigen, was sie auch außersprachlich leistet
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