DeepL Übersetzer unterstützt jetzt Japanisch und Chinesisch

Natürliche Übersetzungergebnisse

Google Translate ist gut, DeepL ist aber viel besser. Einziger Nachteil: Es werden nicht so viele Sprachen unterstützt. Doch nun sind zwei weitere Sprachen neu mit dabei: Japanisch und Chinesisch. Weiterhin mit dabei sind Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Niederländisch, Spanisch und Russisch.

Japanisch und Chinesisch mit ihren charakteristischen Schriftsystemen stellten unser Forschungsteam vor interessante Herausforderungen. Wie bringt man einer Maschine bei, in und aus Sprachen zu übersetzen, die sich grundlegend voneinander unterscheiden? Die Antwort darauf liegt in der Arbeit mit Millionen von Übersetzungen, dem Einsatz cleverer Mathematik und dem unschätzbar wertvollen Beitrag unserer chinesischen und japanischen Sprachexperten.

Das Ergebnis dieser Forschungsarbeit stellt eine wichtige Erweiterung der Fähigkeiten des DeepL Übersetzers dar. Die Algorithmen beherrschen nun mehrere tausend chinesische Zeichen sowie japanische Kanji, Hiragana und Katakana. Mit diesem umfangreichen Wissen liefert DeepL nun natürlich klingende und auf den Kontext bezogene Übersetzungen in zwei der weltweit am häufigsten verwendeten Sprachen.

Im Web unter www.deepl.com könnt ihr schon jetzt Übersetzungen anfertigen lassen, die Desktop-Version wurde noch nicht mit den neuen Sprachen aktualisiert – das sollte aber in Kürze passieren. DeepL ist kostenlos, bietet aber auch eine kostenpflichtige Pro-Version an.


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Kommentare 7 Antworten

  1. Ich persönlich finde Google Translate besser. Die macOS App von deepl habe ich zwar ausprobiert aber der umständlichen Bedienung halber wieder gelöscht.
    Maximal nutze ich noch die Webversion.

      1. @freddy: Nicht wirklich. Wie seit jeher können Stand heute, 2020, Maschinen lediglich einzelne Wörter übersetzen, scheitern aber bereits an einzelnen Redewendungen. Wie schon mal hier geschrieben:
        appgefahren.de/deepl-der-beste-uebersetzer-wird-noch-besser-270509.html
        Daran hat sich nichts geändert.
        „Da beißt die Maus keinen Faden ab“.
        DeepL: „She won’t bite off any of the threads“
        Google Translate: „Since the mouse bites from no thread“
        Korrekt wäre gewesen: „There‘s no changing that“.
        Tja, blöd aber auch. Solange Maschinen immer noch so blöd sind, gibt es immer noch eine Daseinsberechtigung für menschliche Übersetzer.

        1. Ein Argument, das im Alltag bei Sprücheklopfer und Freizeitphilosophen sicher von Gewicht ist. Aber der Großteil der Nutzer hat wohl andere Prioritäten. So erkennt deepL z. B. Produkt- oder Eigennamen recht gut und versucht z. B. nicht die Firma Wasser & Stuhlbein unsinnig in den Content einzubinden.
          Und für unsere Erbsenzähler: Jedes Tool macht seine Fehler und mir geht es darum das Tool zu nutzen, was in meinem Bereich am besten funktioniert – und das ist derzeit deepL.

          1. @setzi: Ja, ja… Andere vorschnell als Sprücheklopfer, Freizeitphilosophen und Erbsenzähler zu verunglimpfen ist leicht. Leider übersiehst du, dass Sprache bzw. Informationen, die in vollständigen Sätzen übertragen werden, keine „zufällige Aneinanderreihung“ von eigenständigen Wörtern ist. Ganz im Gegenteil, ein wesentlicher Teil der Informationen entsteht durch den Kontext. Einzelne Wörter stehen ja nicht alleine im luftleeren Raum, sie haben einen Bezug zueinander. Eigentlich dachte ich, das sei durch das genannte Beispiel mit der Maus schon offensichtlich, aber naja… Sinn entnehmendes erkennen und verstehen sind für manche eine Herausforderung.
            Aber gut dass du immerhin weißt was der Großteil der Nutzer will und schön für dich, dass dir die Übersetzung einzelner Wörter reicht.

        2. Na ja, geläufige Redewendungen werden schon übersetzt, etwa „Wer zuerst kommt mahlt zuerst“ ist kein Problem für deepl: „First come, first served“. Klar hat es Millionen von Jahren Gebraucht bis der Mensch seine heutige Sprachfähigkeit erlangt hat. Künstliche Intelligenz braucht dazu noch ein paar Stunden, Tage und Wochen um das nachzuholen, und eines Tages die Standards zu setzen (d.h. wir lernen von den Maschinen und nicht umgekehrt. (Zero one brauchte DREI TAGE Rechenleistung um sich Schach und Go SELBST beizubringen und schlägt jetzt ALLE Menschen, inklusive Schach- und GO-Weltmeister. Diese Schach- und Go Grossmeister sagen übrigens genau das: Die KI macht derart „ausserirdische“ Züge, die so jenseits menschlicher Strategie und Taktik sind, dass sie die Standards neu setzt …..man kann nur lernen davon (von den Maschinen jetzt schon und dereinst)

          1. @thomas: Nanu, einen slten Thread wiederbelebt? ?
            Wir hatten es doch gerade erst letzte Woche:
            appgefahren.de/deepl-uebersetzungs-app-integriert-13-weitere-sprachen-300680.html#comment-857884
            Und daran hat sich auch gegenüber der Situation von vor einem Jahr nichts geändert.

            Versteh mich bitte nicht falsch, ich gebe Dir in fast allem Recht, außer bzgl. des von Dir prognostizierten Zeitrahmens. Jaa, Dragon Dictate hatte schon Ende der 1990er eine „Cloud“. Trotzdem kann auch heute, fast 25 Jahre später, die Maschine immer noch keinen Sinn in einem Text erkennen. Sie kann immer noch keinen Humor oder Sarkasmus erkennen, der aber die Semantik wesentlich verändern kann.
            Wie ich im obigen Link auch reg geantwortet habe: Es reicht eben nicht, einzelne Wörter aus einer Datenbank auszulesen. Nein, auch eine ganze Redewendung aus der Datenbank zu ziehen ist keine Raketenwissenschaft. Schon leichte Abwandlungen einer Redewendung, die für einen Menschen kein Problem darstellen, bringt die Maschine sofort an ihre Grenzen.
            „Er kam zuerst, durfte aber nicht zuerst mahlen“.
            Problem in dieser Aussage erkannt? Na klar hast DU es erkannt ? Doch was macht DeepL daraus:
            „He came first but was not allowed to grind first“
            Alles klar? ? Und das zwischen Deutsch und Englisch, also die Sprachen, die DeepL am längsten „beherrscht“.
            Auch die Schach- und Go-Leistungen sind zweifellos beeindruckend. Doch ist die Komplexität von Sprache ganz offensichtlich deutlich höher als Spielstrategie. Züge vorausberechnen kann man leichter, denn das ist eine Funktion brutaler Rechenpower. Sprache kann man auf diese Art nicht brutalisieren.

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