340369 UE Maschinelle Translation (2024W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 16.09.2024 09:00 bis Fr 27.09.2024 17:00
- Anmeldung von Mo 14.10.2024 09:00 bis Fr 18.10.2024 17:00
- Abmeldung bis Do 31.10.2024 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 14.10. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 21.10. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 28.10. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 04.11. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 11.11. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 18.11. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- N Montag 02.12. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 09.12. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 16.12. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 13.01. 11:30 - 13:00 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Montag 20.01. 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 machen 30 % der Note aus.
• Eine MÜ-Projektmappe (bestehend aus Abgaben zu den Themen Alignieren, Feinjustieren, Annotieren und Posteditieren) macht 30 % der Note aus.
• Eine kurze Gruppenpräsentation 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 machen 30 % der Note aus.
• Eine MÜ-Projektmappe (bestehend aus Abgaben zu den Themen Alignieren, Feinjustieren, Annotieren und Posteditieren) macht 30 % der Note aus.
• Eine kurze Gruppenpräsentation 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 Lehrveranstaltung
Um die Lehrveranstaltung zu bestehen, muss mindestens die Note 4 erzielt werden.Benotung
Sehr gut (1)
Gut (2)
Befriedigend (3)
Genügend (4)
Nicht genügend (5)
Um 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.
- 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.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.10.2024 10:07
• 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.