-

Machine Translation neemt taalbarrière e-commerce weg

Bedrijven die via een eigen e-commerce-omgeving of marktplaats internationaal gaan, stuiten al gauw op de uitdaging van lokalisatie. Laat je content door locals vertalen, of zet je machines in? De rol van die laatste wordt daarin steeds groter.

Dat men de vertaling en lokalisatie van e-commerce als belangrijk ziet, komt voort uit een al langer bekend gegeven: het aanbieden van lokaal bekende verzend- en betaalmogelijkheden alleen is al lang niet meer voldoende. Zo’n driekwart van de consumenten zegt zijn aankoop eerder te doen in een winkel die in eigen taal communiceert.

Machines spreken binnenkort vloeiend in alle talen

Machine Translation (MT) wordt daarvoor steeds belangrijker. De markt van machinevertaling groeit tot 2019 jaarlijks met zo’n 23 procent, nog drie jaar verder en de niche vertegenwoordigt een waarde van een miljard dollar. Zeker nu ieder e-commerceplatform en tooling voor Product Information Management zich technisch makkelijk laat koppelen aan dergelijke slimme technologie, neemt de vraag toe. De oplossingen halen via een connector zelf de content uit het systeem en leveren de vertaalde output waar en wanneer dat nodig is.

Chris Bishop, wetenschapper van Microsoft Research, deed recent de voorspelling dat machines over tien jaar zo goed zijn dat die vloeiend in alle Europese talen spreken. Inclusief de juiste toon en het bijbehorende menselijk taalgebruik. Want precies dat geeft in praktijk nu nog een hoop problemen. Natuurlijk kom je al een eind door een website te koppelen aan de API van Google Translate of Bing Translate, maar de meesten weten ook dat de kwaliteit hiervan nog te wensen over laat.

Rol van de mens

Mensen blijven voorlopig nodig. Het is de eeuwige uitdaging voor veel bedrijven die hiermee experimenteren: de mens achter het taalgebruik ontbreekt, vertelt Ray Flournoy, productmanager bij marktplaats Etsy. Plaatst Etsy een ‘clutch’ of ‘cross-body bag’ dan snapt een machine doorgaans niet dat dit twee typen tassen zijn. Nee, een ‘clutch’ is volgens het toch goed ontwikkelde Google Translate een versnellingspook, laatstgenoemde logischerwijs een lijkzak. Doorgaans geen items die je tegenkomt op de site voor zelfgemaakte producten.

Maar naast zulke directe ‘vertaalfouten’ is er ook het probleem van de koude of gewoonweg verkeerde toon. Een welgemeende ‘Thanks for visiting!’ wordt nog weleens vertaald als ‘Merci pour la recherche’, waarmee de Fransen worden bedankt voor hun onderzoek of bekijken van de collectie. En dat was dan weer niet de boodschap die je als e-commercemanager voor ogen had.

De groei van e-commerce maakt het nog belangrijker dat het door Bishop geschetste beeld werkelijk wordt. Voor iedere verkoper valt daarmee de taalbarrière immers weg. De klantreis van Italiaan is daarmee exact gelijk aan die van een Nederlander. De meeste bedrijven lossen de problemen nu zelf op door de vertalingen te laten controleren door de mens, anderen kiezen er juist voor om de machines zelf te verbeteren. De mens voedt de machines met nuance en context, die leert hier vervolgens van en komt in de toekomst met een beter .

Voor die laatste optie heeft Etsy zo’n twee jaar geleden gekozen, vertelt Flournoy in een interview. Intern worden de teksten die mogelijk voor problemen gaan zorgen handmatig geselecteerd. Een medewerker vertaalt deze vervolgens op de juiste manier en voedt daarmee software van Microsoft. Met – voorzichtig – goed resultaat: Etsy heeft bijvoorbeeld niet meer dan tien keer geld hoeven teruggeven omdat de productomschrijving volgens de klant echt niet klopte.

Of de voorspelling uitkomt en werkelijk iedere e-commerce-omgeving straks op machinevertaling vertrouwt, valt nog te bezien. Wel is de ontwikkeling gebaat bij de groeiende hoeveelheid onderzoek die wordt gedaan naar ‘natural language processing’ (NLP) en machine learning. Google investeert, IBM ontwikkelt Watson, zelfs de Europese Unie pompt er geld in. Vooral onderzoek naar ‘neural networks’ moet de computervertalingen verbeteren. Zelflerende algoritmes moeten opereren als het menselijk brein en met een vertaling kunnen komen die past in de context. Ook als het algoritme die vertaling zelf nog nooit eerder heeft gezien.

Deel dit bericht

9 Reacties

Jan

Waarom bestaan alle toekomstvoorspellingen uit extrapolaties van het heden? Zijn er zoveel aanwijzingen dat nieuwe ontwikkelingen via extrapolerende processen ontstaan uit het bestaande? Waarom werd bovenstaande op een bepaalde manier ook al aan het eind van de jaren tachtig gezegd toen men de kleine eerste ontwikkelingen in de AI vrolijk extrapolerend opschaalde?

Jan Willem

Elke tien jaar meldt de vertaalsoftware trots dat ‘binnen tien jaar’ hun product volwassen zal zijn. En dat al sinds de vijftiger jaren van de vorige eeuw. En elke tien jaar blijkt weer dat ze zich grotelijks verslikt hebben in de complexiteit van de menselijke communicatie. Ik zie werkelijk geen enkele aanwijzing dat dat deze keer anders zou zijn.
Zolang Google Translate nog steeds ‘Er klopt niets van deze vertaling’ vertaalt als ‘There is nothing wrong with this translation’, ‘Es ist nichts falsch mit dieser Übersetzung’, ‘Il n’y a rien de mal avec cette traduction’ of ‘没有什么不对的翻译’ (in alle gevallen het exacte tegendeel van wat beweerd werd), is mijn werk als vertaler veilig.

Arnold Overhaart

Als ik het goed heb was ik al eind 2003 bezig met vertaalmodules op websites.
In 2004 was er een tool door ons ontworpen dat men niet alleen hetgeen wat aangeboden werd op de site in verschillende talen zichtbaar kon maken maar men kon ook al “emails” naar elkaar sturen in verschillende talen met een vertaal module.

ook kom men toen al aangeven welke taal ze beheerste en in welke mate.

De site had ik ontwikkeld voor de ‘Spaanse’ markt – het was een soort marktplaats voor iedereen dus ook alle mensen van buiten Spanje die daar woonde of langer verbleef.

helaas is de opdrachtgever toen niet zijn afspraken na gekomen anders was het hele vertaal verhaal toen in een stroomversnelling gekomen – voor mij valt het nog steeds tegen wat er mogelijk is als ik het vergelijk met zoals “wij” dat hadden 12 jaar geleden!

Niek Tholen

Jammer dat bovenstaande tekst (en voor enkele reacties geldt insgelijks) niet in goed Nederlands is gesteld; in elk geval struikelde ik tijdens het lezen over verscheidene constructies die ik niet lustte. Is deze tekst misschien ook op een dergelijke manier vertaald uit een anderstalig origineel? Gelukkig was de tekst in elk geval wel te begrijpen.

Yoshi Tuk

Interessante discussie. Zien jullie geen vooruitgang dan?

Laurette

Helaas zijn er te weinig bedrijven die de investering doen om de vertaaltools op een goede manier van goede content te voorzien. Hierdoor is deze technologie gestagneerd. Het is al jaren bekend dat Google zichzelf in de vingers heeft gesneden met de release van Google Translate. In plaats van de content te verbeteren, kwakken te veel bedrijven de vertaling zo klakkeloos op internet. Daardoor is het geheugen van Google Translate enorm vervuild. En dat schoon je niet zomaar meer op.

Bovendien ben je mij als consument kwijt als jij jouw website via Google Translate of Bing hebt laten vertalen. Dat vind ik geen service; dat kan ik zelf ook. De meerwaarde en echte winst zit nou juist in een website die natuurlijk overkomt. En dat is en blijft mensenwerk. Sorry, maar ik heb automatische vertaalsoftware in de afgelopen tien jaar te weinig zien ontwikkelen om met je mee te kunnen gaan in deze voorspelling.

Annemarie@spraakstof

Letterlijk vertalen is iets anders dan een tekst omzetten in een degelijke en begrijpelijke vertaling. Cultuurverschillen, intonatie, ‘tone of voice’……het blijft mensenwerk om dat in je tekst goed over te brengen. Online weten mensen in dezelfde taal elkaar soms al niet goed te bereiken, laat staan wanneer dat geautomatiseerd is en nog in een andere taal.

Ik ben het eens met de commentaren van mensen boven mij. Achter een fijne tekst zit nu eenmaal een persoon, geen robot.

Yoshi Tuk

Toch nogmaals mijn vraag. Zien jullie geen vooruitgang dan? En is het werkelijk uit uit te sluiten dat de techniek zo verbetert dat ik als lezer geen verschil meer zie?

Maar inderdaad: de mens is voorlopig nodig. Al is het maar als aanvulling op. Dat is ook de strekking van het stuk.

Erwin Vroom

Zeker, er is enorm veel vooruitgang. De automatische vertalingen worden steeds beter. Maar, het is een beetje als met een asymptoot, uit de wiskunde. De vertalingen naderen de perfectie steeds meer, maar raken de lijn nooit. Wij als professioneel vertaalbureau weten dat 1 spelfout voor de klant al reden is om de hele boel af te serveren. De machinevertalingen worden nooit he-le-maal goed en zijn daarom ook nauwelijks bruikbaar als 100% alternatief. Maar: in omgevingen waar het risico lager is, is het heel goed bruikbaar. Maar niet als je tekst echt moet verkopen of overtuigen. Wij gebruiken zogenaamde TM’s. Daarbij worden eerder vertaalde teksten opgeslagen en hergebruikt, en kun je van teksten waarvan je 100% zeker weet dat ze goed zijn wel hergebruik toestaan. En dat scheelt in veel gevallen wel veel tijd en geld. Het leidt tot een daling van de prijzen per woord, maar dat is niet zo erg, omdat de vertaalvraag al jaren enorm groeit. Nadeel van neural networks in deze context lijkt me wel dat ook de vervuiling zijn intrede doet. Als je mensen als ‘aanvulling op’ inzet, houdt er dan wel rekening mee dat de meeste professionele vertalers er niet aan beginnen. We krijgen vaak het verzoek om Google-translate tekst te ‘editen’. Dat kost in de praktijk meer tijd dan zelf vertalen. Professionals hebben er gewoon geen zin in. En dan nog iets, als je automatisch vertalen gebruikt als SEO hulpmiddel, weet dan dat Google het ziet en niet opneemt. (Hebben ze onlangs gemeld). Wij van wc-eend zeggen: laat het professioneel vertalen bij een goed vertaalbureau.

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond