Welk MT-systeem voor welke taal..?

Met de opkomst van AI in de lokalisatie-industrie wordt steeds duidelijker dat niet alle vertaalengines even goed zijn, vooral niet als het gaat om het verwerken van specifieke talen of onderwerpen. We hebben eerder besproken hoe het type inhoud (bijv. marketingteksten, farmaceutische documenten of trainingsmaterialen) invloed kan hebben op de prestaties van MT. Vandaag richten we ons op talen, en dan Slavische talen in het bijzonder, en de unieke uitdagingen die deze met zich meebrengen voor machinevertaling.
Het probleem: Geslachtsspecifieke werkwoordsuitgangen
In veel Slavische talen, zoals Russisch, Pools en Tsjechisch, moeten werkwoorden in de verleden tijd overeenkomen met het geslacht van de persoon. Een voorbeeld:
- In het Pools zegt een mannelijke spreker: “Poszedłem do sklepu” (“Ik ging naar de winkel”).
- Een vrouwelijke spreker zegt: “Poszłam do sklepu.”
En als we in het Russisch niet weten wat het geslacht is van een persoon met de naam “Alex” (als afkorting van “Alexandra”), kan de MT-vertaling van “Alex went home” leiden tot de mannelijke vorm “Алекс пошёл домой” in plaats van de correcte vrouwelijke vorm “Алекс пошла домой.”
Waarom heeft MT hier moeite mee?
- Talen zoals Engels hebben geen expliciete geslachtsaanduidingen, waardoor MT-systemen cruciale context missen.
- Veel MT-systemen standaardiseren naar de mannelijke vorm, wat kan leiden tot fouten in een formele of gevoelige context.
Mogelijke oplossingen
- AI ontwikkelen die context over meerdere zinnen begrijpt.
- Gebruikers de mogelijkheid geven om geslachtsvoorkeuren aan te geven tijdens de vertaling.
- Het trainen van systemen met datasets die geslachtsvariaties beter vertegenwoordigen.
Hoe Accentua kan helpen?
Bij Accentua begrijpen we het belang van culturele en grammaticale nuances in vertalingen. Als u Centraal- of Oost-Europese markten wilt bereiken of soortgelijke uitdagingen hebt ervaren met machinevertalingen voor Slavische content staan we klaar om te helpen.
#Accentua #Localisation #MachineTranslation #SlavicLanguages #AI #GenderSpecificLanguages