340140 UE Maschinelle Translation (2024S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 12.02.2024 09:00 bis Fr 23.02.2024 17:00
- Anmeldung von Mo 11.03.2024 09:00 bis Fr 15.03.2024 17:00
- Abmeldung bis So 31.03.2024 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch, Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
13.03.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
20.03.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
10.04.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
17.04.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
N
Mittwoch
08.05.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
15.05.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
22.05.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
29.05.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
05.06.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
12.06.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Mittwoch
19.06.
11:30 - 13:00
Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Studienbegleitende Leistungskontrolle:
- Wöchentliche Reflexionsleistungen und aktive Teilnahme machen 30 % der Note aus.
- Eine kurze Gruppenpräsentation macht 30 % der Note aus.
- Eine MÜ-Projektmappe (bestehend aus Abgaben zu den Themen Alignieren, Feinjustieren, Annotieren und Posteditieren sowie einem kurzen Kommentar) macht 40 % der Note aus.Alle Medien und Tools sind erlaubt, aber ihre Anwendung muss zitiert werden. Wenn Sie KI-Tools wie ChatGPT verwenden, müssen Sie außerdem in einer Fußnote die verwendete Aufforderung (Prompt) angeben. Im Allgemeinen folgen wir den hier beschriebenen Hinweisen: https://libguides.brown.edu/c.php?g=1338928&p=9868287
- Wöchentliche Reflexionsleistungen und aktive Teilnahme machen 30 % der Note aus.
- Eine kurze Gruppenpräsentation macht 30 % der Note aus.
- Eine MÜ-Projektmappe (bestehend aus Abgaben zu den Themen Alignieren, Feinjustieren, Annotieren und Posteditieren sowie einem kurzen Kommentar) macht 40 % der Note aus.Alle Medien und Tools sind erlaubt, aber ihre Anwendung muss zitiert werden. Wenn Sie KI-Tools wie ChatGPT verwenden, müssen Sie außerdem in einer Fußnote die verwendete Aufforderung (Prompt) angeben. Im Allgemeinen folgen wir den hier beschriebenen Hinweisen: https://libguides.brown.edu/c.php?g=1338928&p=9868287
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Es gilt Anwesenheitspflicht – zwei Abwesenheiten sind erlaubt.
Bestehen der LehrveranstaltungUm die Lehrveranstaltung zu bestehen, muss mindestens die Note 4 erzielt werden.Benotung:
Sehr gut (1)
Gut (2)
Befriedigend (3)
Genügend (4)
Nicht genügend (5)
Bestehen der LehrveranstaltungUm die Lehrveranstaltung zu bestehen, muss mindestens die Note 4 erzielt werden.Benotung:
Sehr gut (1)
Gut (2)
Befriedigend (3)
Genügend (4)
Nicht genügend (5)
Prüfungsstoff
- Nutzung von CAT-Tools
- Feinjustierung von MÜ
- Evaluation von MÜ
- Posteditieren von MÜ
- Feinjustierung von MÜ
- Evaluation von MÜ
- Posteditieren von MÜ
Literatur
Maßgebliche Texte:- Kenny, Dorothy. 2022. Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. (Translation and Multilingual Natural Language Processing 18). Berlin: Language Science Press. DOI: 10.5281/zenodo.6653406 (url: https://langsci-press.org/catalog/book/342)
- Koehn, P. 2020. Neural Machine Translation. Cambridge University Press- Moniz, H., & Parra Escartín, C. (Eds.). (2023). Towards Responsible Machine Translation: Ethical and Legal Considerations in Machine Translation (Vol. 4). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3- ISO/DIS 18587 Translation services - Post-editing of machine translation output
– Requirements- BS EN ISO 17100:2015: Translation Services. Requirements for translation services
- Rothwell, Andrew, Joss Moorkens, María Fernández-Parra, Joanna Drugan and Frank Austermuehl. 2023. Translation Tools and Technologies (1st ed.). London/New York: Routledge https://doi.org/10.4324/9781003160793Zusätzlich empfohlene Quellen:- Globally Speaking: A podcast for and by localization professionals. https://www.globallyspeakingradio.com/
- Carstensen, K-U. 2017. Sprachtechnologie - Ein Überblick. http://kai-uwe-carstensen.de/Publikationen/Sprachtechnologie.pdf- Chan, Sin
-Wai. Ed. 2015. Routledge encyclopedia of translation technology Abingdon, Oxon : Routledge.
- Depraetere, I. Ed. 2011. Perspectives on translation quality. Berlin: de Gruyter Mouton- Hausser, Roland. 2000. Grundlagen der Computerlinguistik
- Mensch-Maschine-Kommunikation in natürlicher Sprache (mit 772 – Übungen). Springer.
- Kockaert, H. J. and Steurs, F. Eds. 2015. Handbook of terminology. Amsterdam; Philadelphia: John Benjamins Publishing Company.
- Moniz, Helena and Parra Escartín, Carla. Eds. 2023. Towards Responsible Machine Translation: Ethical and Legal Considerations in Machine Translation. Springer Verlag.- Munday, J. 2012. Evaluation in translation: critical points of translator decision-making: Routledge.
- O'Hagan, M. Ed. 2019. The Routledge Handbook of Translation and Technology. Abingdon: Routledge
- Waibel, A. 2015. Sprachbarrieren durchbrechen: Traum oder Wirklichkeit? Nova Acta Leopoldina NF 122, Nr. 410, 101–123. https://isl.anthropomatik.kit.edu/downloads/NAL_Bd122_Nr410_101-124_Waibel_low_res.pdf
- Wright, S. E. and Budin, G. 1997/2001. The Handbook of Terminology Management. Two volumes. Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins Publishing Company.
- Koehn, P. 2020. Neural Machine Translation. Cambridge University Press- Moniz, H., & Parra Escartín, C. (Eds.). (2023). Towards Responsible Machine Translation: Ethical and Legal Considerations in Machine Translation (Vol. 4). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3- ISO/DIS 18587 Translation services - Post-editing of machine translation output
– Requirements- BS EN ISO 17100:2015: Translation Services. Requirements for translation services
- Rothwell, Andrew, Joss Moorkens, María Fernández-Parra, Joanna Drugan and Frank Austermuehl. 2023. Translation Tools and Technologies (1st ed.). London/New York: Routledge https://doi.org/10.4324/9781003160793Zusätzlich empfohlene Quellen:- Globally Speaking: A podcast for and by localization professionals. https://www.globallyspeakingradio.com/
- Carstensen, K-U. 2017. Sprachtechnologie - Ein Überblick. http://kai-uwe-carstensen.de/Publikationen/Sprachtechnologie.pdf- Chan, Sin
-Wai. Ed. 2015. Routledge encyclopedia of translation technology Abingdon, Oxon : Routledge.
- Depraetere, I. Ed. 2011. Perspectives on translation quality. Berlin: de Gruyter Mouton- Hausser, Roland. 2000. Grundlagen der Computerlinguistik
- Mensch-Maschine-Kommunikation in natürlicher Sprache (mit 772 – Übungen). Springer.
- Kockaert, H. J. and Steurs, F. Eds. 2015. Handbook of terminology. Amsterdam; Philadelphia: John Benjamins Publishing Company.
- Moniz, Helena and Parra Escartín, Carla. Eds. 2023. Towards Responsible Machine Translation: Ethical and Legal Considerations in Machine Translation. Springer Verlag.- Munday, J. 2012. Evaluation in translation: critical points of translator decision-making: Routledge.
- O'Hagan, M. Ed. 2019. The Routledge Handbook of Translation and Technology. Abingdon: Routledge
- Waibel, A. 2015. Sprachbarrieren durchbrechen: Traum oder Wirklichkeit? Nova Acta Leopoldina NF 122, Nr. 410, 101–123. https://isl.anthropomatik.kit.edu/downloads/NAL_Bd122_Nr410_101-124_Waibel_low_res.pdf
- Wright, S. E. and Budin, G. 1997/2001. The Handbook of Terminology Management. Two volumes. Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins Publishing Company.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 28.02.2024 12:07
Die Studierenden erwerben praxisorientierte Kenntnisse zur computergestützten Übersetzung (Computer-Assisted Translation, CAT) sowie zur Einbindung und Anpassung von Maschineller Übersetzung (MÜ), zur Fehlerannotation und zum Posteditieren. Unter Verwendung modernster Technologien erlernen die Studierenden die Feinjustierung vortrainierter MÜ-Modelle, deren Evaluation anhand automatisierter und manueller Metriken, die Einbindung von MÜ in ein gängiges CAT-Tool, das Annotieren maschinell übersetzter Texte anhand etablierter Fehlertypologien und das Posteditieren von MÜ im Einklang mit den betreffenden ISO-Normen.Inhalt:
• Computer-Assisted Translation (CAT) Tools
• Aufbau von neuronalen MÜ-Systemen und Feinjustierung vortrainierter Modelle
• MÜ-Evaluationsmetriken, Werkzeuge und Verfahren für das Annotieren
• MÜ in professionellen Arbeitsabläufen
• Normen und bewährte Vorgehensweisen zum Posteditieren von MÜ
• Ethische Aspekte der MÜ-Nutzung und Auswirkungen auf selbstständige Übersetzer*innenLehrkonzept:
Die Studierenden erhalten Hausaufgaben, in denen sie CAT-Tools und andere Technologien für die Feinjustierung, Einbindung, Evaluation und Optimierung von MÜ einsetzen. Die Studierenden erwerben außerdem Erfahrung im Posteditieren maschinell übersetzter Texte im Einklang mit den betreffenden ISO-Normen.Die Lehrveranstaltung wird auf Englisch gehalten.