20 KI-Abkürzungen für Übersetzung & Lokalisierung

Im Bereich Übersetzung und Lokalisierung, wo es darum geht, Kommunikation klarer zu gestalten, verlassen wir uns oft auf Abkürzungen, die unbeabsichtigt das Verständnis erschweren können. Begriffe wie MT, NLP und TM sind in KI-gestützten Übersetzungs-Workflows weit verbreitet, können für Neueinsteiger jedoch verwirrend sein. Dieser Artikel bietet eine klare, zugängliche Einführung in die am häufigsten verwendeten Abkürzungen in der KI-gestützten Übersetzungs- und Lokalisierungsbranche – und hilft Fachleuten, die Technologien hinter modernen mehrsprachigen Inhaltsstrategien besser zu verstehen.

1. KI – Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die Aufgaben übernehmen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern – wie Sprachverarbeitung, Mustererkennung oder Problemlösung. In der Übersetzung wird KI eingesetzt, um Inhalte effizient zu analysieren, zu verarbeiten und mehrsprachig zu erstellen.

2. MT – Maschinelle Übersetzung

MT steht für die automatisierte Übersetzung von Texten ohne menschliches Zutun. Sie kommt in zahlreichen Anwendungen zum Einsatz, von Chatbots im Kundenservice bis hin zur Webseitenlokalisierung – und verkürzt die Bearbeitungszeiten erheblich.

3. NMT – Neuronale Maschinelle Übersetzung

NMT ist eine moderne Form der maschinellen Übersetzung, die auf neuronalen Netzwerken basiert. Diese Systeme lernen aus großen Datenmengen und liefern Übersetzungen, die flüssiger und kontextbezogener sind als ältere Methoden.

4. NLP – Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing ist ein Teilgebiet der KI, das Maschinen befähigt, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es ist essenziell für die maschinelle Übersetzung – etwa bei Grammatik-, Entitäts- oder Sentimentanalyse.

5. TMS – Translation-Management-System

Ein TMS verwaltet und automatisiert Übersetzungsprojekte. Es vereint Funktionen wie Translation Memory, CAT-Tools, MT und Projektsteuerung – und sorgt so für Effizienz, Konsistenz und bessere Zusammenarbeit im Team.

6. CAT – Computerunterstützte Übersetzung

CAT-Tools unterstützen menschliche Übersetzer, indem sie Texte segmentieren und passende Übersetzungen aus Datenbanken vorschlagen. Sie erzeugen keine Übersetzungen selbst, sondern dienen als Unterstützung durch Referenzmaterialien und Glossare.

7. TM – Translation Memory

Ein Translation Memory ist eine Datenbank mit bereits übersetzten Texten. Wiederkehrende Inhalte werden automatisch vorgeschlagen, was zu konsistenteren Ergebnissen und schnellerem Arbeiten führt.

8. QA – Qualitätssicherung

Quality Assurance in der Lokalisierung umfasst Prozesse zur Überprüfung der Übersetzungsqualität – etwa auf Vollständigkeit, Formatierung, Zahlenkonsistenz und korrekte Terminologieverwendung.

9. MTPE – Post-Editing maschineller Übersetzungen

MTPE beschreibt die menschliche Nachbearbeitung maschinell erzeugter Übersetzungen. Je nach Anspruch unterscheidet man zwischen leichter und vollständiger Korrektur. MTPE gewinnt zunehmend an Bedeutung.

10. BLEU – Bilingual Evaluation Understudy

BLEU ist ein automatisierter Bewertungsmaßstab für MT. Er vergleicht maschinelle Übersetzungen mit menschlichen Referenzübersetzungen, berücksichtigt jedoch nicht immer Stil oder Lesbarkeit.

11. MTQE – Qualitätsschätzung maschineller Übersetzung

Machine Translation Quality Estimation bewertet Übersetzungen, ohne auf Referenztexte angewiesen zu sein. KI-Modelle schätzen die Qualität und helfen so bei der Entscheidung, ob menschliche Nachbearbeitung nötig ist.

12. APE – Automatisches Post-Editing

APE nutzt KI, um MT-Fehler automatisch zu korrigieren – basierend auf Trainingsdaten, die fehlerhafte und korrigierte Übersetzungen enthalten. Dadurch kann die Qualität noch vor menschlichem Eingriff verbessert werden.

13. RAG – Retrieval-Augmented Generation

RAG kombiniert Informationsabruf mit Textgenerierung. Für die Lokalisierung bedeutet das: Übersetzungen können durch kontextbezogene Inhalte aus externen Quellen verbessert werden.

14. NLG – Natürlichsprachliche Textgenerierung

NLG erzeugt Texte aus strukturierten Daten. In der Lokalisierung kann dies verwendet werden, um automatisch mehrsprachige Produktbeschreibungen oder Berichte zu erstellen – oft in Verbindung mit MT.

15. L10n – Lokalisierung

L10n steht für die vollständige Anpassung von Inhalten an eine Zielregion. Dazu gehören nicht nur Übersetzungen, sondern auch Formatierungen (Datum, Währung), kulturelle Bezüge, rechtliche Anforderungen und Designanpassungen.

16. LQA – Sprachliche Qualitätssicherung

LQA konzentriert sich auf sprachliche Aspekte wie Grammatik, Stil, Terminologie und Tonalität. Mit Hilfe von Checklisten und Bewertungssystemen wird die Qualität sprachlicher Inhalte überprüft.

17. TAAF – Translate As A Feature

TAAF bedeutet, dass Übersetzungsfunktionen direkt in Produkte integriert werden – etwa durch automatische Spracheinstellungen, Echtzeit-Übersetzungen oder mehrsprachige Suchfunktionen. Das ermöglicht globale Skalierbarkeit.

18. NLI – Sprachlogische Inferenz

NLI prüft, ob eine Aussage logisch aus einer anderen folgt, ihr widerspricht oder neutral ist. In der Übersetzung kann dies helfen, Aussagen auf ihre semantische Konsistenz hin zu überprüfen.

19. LPU – Language Processing Unit

LPUs sind spezialisierte Hardware oder Software, die für Sprachverarbeitung optimiert sind. Sie ermöglichen schnellere und effizientere Verarbeitung großer Sprachmodelle – z. B. für Echtzeitübersetzung oder Sprachsteuerung.

20. CAG – Kontextbewusste Generierung

CAG beschreibt die Fähigkeit von KI, Sprache unter Berücksichtigung des Kontextes zu erzeugen – also nicht nur auf Satzebene, sondern im größeren Zusammenhang. Das vermeidet Fehler und führt zu natürlicherem Text.

Diese 20 Abkürzungen sind das A und O für Fachleute in der KI-gestützten Übersetzungs- und Lokalisierungsbranche. Sie helfen nicht nur beim besseren Verständnis moderner Tools, sondern auch beim gezielten Einsatz von Technologie zur globalen Skalierung von Inhalten.