Bereinigung von Sprachdaten
Saubere Sprachdaten sind das A und O Ihrer Sprachprozesse.
oneword schafft mit oneCleanup eine saubere Datengrundlage für konsistente Übersetzungen, klare Terminologie und den produktiven Einsatz von KI.
Wie saubere Sprachdaten Ihren Arbeitsalltag entlasten
Wenn Translation Memorys und Terminologiebestände über Jahre wachsen, entstehen Uneindeutigkeiten, die sich im Alltag bemerkbar machen: mehr Recherche, mehr Abstimmung, mehr Nacharbeit. Widersprüchliche Segmente, veraltete Formulierungen und doppelte Einträge erhöhen den Korrekturaufwand nach jeder Übersetzung und bremsen Prozesse, die eigentlich reibungslos laufen sollten.
Saubere Sprachressourcen verändern das spürbar. Übersetzungen werden konsistenter, die Wiederverwendung vorhandener Inhalte funktioniert zuverlässig, und Ihre Terminologie wird einheitlich verwendet – in jedem Projekt, das wir für Sie umsetzen. Gleichzeitig schaffen aufbereitete Bestände die Voraussetzung dafür, dass KI- und MT-Systeme verlässliche und unternehmensspezifische Ergebnisse liefern. Denn Sprachmodelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie aufbauen.
Welche Datenbestände Sie gezielt optimieren können
Im Mittelpunkt stehen zwei Sprachressourcen, die Übersetzungsqualität und Arbeitsaufwand direkt beeinflussen: Translation Memorys und Terminologiebestände. Beide wachsen im Unternehmensalltag kontinuierlich und verlieren ohne gezielte Pflege an Verlässlichkeit.
Sie möchten eine klare Einschätzung, wie viel Optimierungspotenzial in Ihren Sprachdaten steckt?
Translation Memorys aufräumen
Veraltete Formulierungen, Dubletten und fragmentierte Segmente belasten jede neue Übersetzung. Wir bereinigen Ihre TM-Bestände so, dass die Trefferqualität steigt, der manuelle Nachbearbeitungsaufwand sinkt und vorhandene Übersetzungen wieder produktiv nutzbar werden. Das Ergebnis: ein Translation Memory, das als Ressource funktioniert und zum Beispiel über oneCAT direkt eingebunden werden kann.
Terminologiedaten bereinigen
Unklare Benennungen und fehlende Verwendungsregeln kosten Zeit bei der Übersetzung, in der Abstimmung und beim Einsatz von KI-Systemen. Bis zu 45 % des Nachbearbeitungsaufwands bei KI-Übersetzungen entfallen allein auf Terminologie. Wir konsolidieren Ihre Terminologiebestände so, dass Einträge eindeutig sind, Verwendungsregeln greifen und KI-Anwendungen verlässliche Vorgaben erhalten. Die bereinigte Terminologie lässt sich anschließend strukturiert in einer Datenbanklösung wie oneTerm verwalten und sorgt für konsistente Ergebnisse im laufenden Betrieb.
So begleiten wir Sie bei der Bereinigung
Bereinigungsprojekte sind keine isolierten Einmalmaßnahmen. Wir betrachten Ihre Sprachressourcen im Kontext Ihrer gesamten Übersetzungsinfrastruktur und denken von Anfang an mit, welche Schritte langfristig den größten Effekt haben. Ein kleinerer, bereinigter Datenbestand liefert bessere Ergebnisse als große, ungefilterte Mengen.
1. Bestand analysieren
Gemeinsam verschaffen wir uns einen klaren Überblick über Ihre Datenquellen, Strukturen und Nutzungsmuster. Sie erhalten eine fundierte Analyse, wo Bereinigungspotenzial besteht und welche Schritte den größten Effekt haben.
2. Prioritäten setzen
Auf Basis Ihrer laufenden Projekte und Ziele legen wir gemeinsam fest, welche Bereiche zuerst angegangen werden, ohne Unterbrechung des Tagesgeschäfts.
3. Daten bereinigen
Dubletten, Fragmente und veraltete Inhalte werden gezielt bereinigt. Ihre Teams arbeiten danach mit Beständen, die verlässlich greifen, weniger Rückfragen verursachen und im Alltag wirklich entlasten.
4. Ergebnisse produktiv einsetzen
Sie erhalten aufbereitete Datenbestände, die sofort in laufende Übersetzungsprozesse eingebunden werden können und eine tragfähige Grundlage für MT- und KI-Anwendungen bilden.
Mit oneCleanup analysieren wir Ihre Bestände, zeigen Bereinigungspotenzial auf und begleiten Sie Schritt für Schritt, ohne Unterbrechung Ihrer laufenden Projekte.
FAQ – Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen TM-Bereinigung und Terminologiebereinigung?
Beide Datenquellen haben unterschiedliche Strukturen und Anforderungen. Translation Memorys werden auf Segment- und Trefferqualität optimiert. Terminologiebestände werden so konsolidiert, dass Benennungen, Verwendungsregeln und Eintragslogik klar und eindeutig sind. Beides kann unabhängig voneinander oder kombiniert beauftragt werden.
Wann ist der richtige Zeitpunkt für eine Bereinigung?
Typische Auslöser für ein Bereinigungsprojekt sind ein konstant hoher Korrekturaufwand nach Übersetzungen, geringe Matchquoten durch Dubletten, uneindeutige Terminologievorgaben, ein anstehender Tool- oder Dienstleisterwechsel sowie die geplante Einführung von KI- oder MT-Prozessen. Grundsätzlich gilt: Je früher gewachsene Bestände aufbereitet werden, desto weniger Aufwand entsteht in laufenden Projekten.
Müssen Sprachdaten für KI-Anwendungen bereinigt werden?
Sprachdaten sind die idealen Daten für ein LLM-Finetuning, damit ein KI-System unternehmensspezifische Ergebnisse liefert. Damit nicht das „Garbage in, garbage out“-Prinzip herrscht, kommt es auf Qualität der Sprachdaten an. Aus bereinigten Terminologievorgaben können verlässliche Glossare entstehen, um die Qualität des maschinellen Rohergebnisses deutlich zu erhöhen. Bereinigte TM-Daten werden als Tuningdaten genutzt, um das LLM-Ergebnis zu verfeinern. Vor einer unternehmensspezifischen Anpassung eines LLMs sollte also immer das Bereinigungspotenzial der Sprachdaten geprüft werden.
Woran merkt man, dass sich der Aufwand gelohnt hat?
An weniger Rückfragen, geringerem Nacharbeitsaufwand, höheren Matchquoten bei der Übersetzung und einer konsistenteren Umsetzung Ihrer Terminologievorgaben in Übersetzungen und KI-Output.
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