Philosophie Lexikon der Argumente

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Übersetzung, Philosophie: Philosophisch interessant an der Übertragung eines Texts in eine andere Sprache ist ihre Unbestimmtheit – die prinzipielle Unmöglichkeit, zwischen verfügbaren konkurrierenden Versionen zu wählen, wenn über die Ausgangssprache zu wenig bekannt ist. Siehe auch Gavagai, Idiolekt, Übersetzungsunbestimmtheit, Unbestimmtheit, Übersetzungshandbuch, Ostension, Zeigen.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor/Titel Begriff Zusammenfassung Metadaten
I 36
Übersetzung/Computer/Mayer-Schönberger: Computern beizubringen, etwas zu übersetzen, bedeutet nicht nur, ihnen die Regeln beizubringen, sondern auch die Ausnahmen.
I 35
Algorithmen/Big Data/Mayer-Schönberger: je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto mehr werden Algorithmen übertrumpft. Das sieht man daran, wie Computer lernen, mit der Alltagssprache umzugehen und sie zu übersetzen.
I 36
Bei größeren Datenmengen funktionierte ein älterer, einfacherer Algorithmus sogar besser. (1)
I 38
Google Translate: ab 2006 benutzte Google Translate nicht etwa Gegenüberstellungen fertig übersetzter Textseiten, sondern eine größere und viel unordentlichere Datenmenge: das globale Internet und mehr. Dabei wurden auch existierende Übersetzungen offizieller Dokumente wie der Vereinten Nationen und der EU berücksichtigt und Übersetzungen aus den gescannten Büchern von Google Books. Statt 300 sorgfältig übersetzter Sätze bei Candide (2) gab es jetzt ein Konvolut von Milliarden Seiten unterschiedlichster Qualität. Zur Geschichte maschineller Übersetzung siehe auch. (3)
Zu Google Translate: siehe (4), (5).
Algorithmen/Übersetzung/Big Data/Mayer-Schönberger: die neuen automatischen Übersetzungen funktionierten nicht deshalb besser, weil bessere Algorithmen zur Verfügung standen, sondern größere Datenmengen berücksichtigt wurden.
I 39
Das Material enthielt auch alle Arten von unkorrigierten Fehlern sowie unvollständige Wörter. Die Tatsache, dass das neue Korpus aber millionenfach größer war, wog diese Nachteile auf.


1. Michele Banko and Eric Brill, “Scaling to Very Very Large Corpora for Natural Language Disambiguation,” Microsoft Research, 2001, p. 3 (http://acl.ldc.upenn.edu/P/P01/P01-1005.pdf).
2. Adam L. Berger et al., “The Candide System for Machine Translation,” Proceedings of the 1994 ARPA Workshop on Human Language Technology, 1994 (http://aclweb.org/anthology-new/H/H94/H94-1100.pdf).
3. History of machine translation—Yorick Wilks, Machine Translation: Its Scope and Limits (Springer, 2008), p. 107. [>] Candide’s millions of texts versus Google’s billions of texts—Och interview with Cukier, December 2009.
4. Alex Franz and Thorsten Brants, “All Our N-gram are Belong to You,” Google blog post, August 3, 2006 (http://googleresearch.blogspot.co.uk/2006/08/all-our-n-gram-are-belong-to-you.html).
5. Halevy, Norvig, and Pereira, “The Unreasonable Effectiveness of Data.”


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders.

MSchoen I
Viktor Mayer-Schönberger
Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think New York 2013

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