Transept

Steuerung

Translation Memory, das sich an Ihre Entscheidungen erinnert

Wo jede Übersetzungsentscheidung zum Memory wird – die Formulierung und die Gründe dafür: die Alternativen, die Sie abgelehnt haben, die Kommentare, die die Entscheidung erklären. Wir nennen es Entscheidungskontext-Memory, und Transept speist es beim nächsten Durchlauf wieder in das Modell ein. Ihre Entscheidungen von Seite 1 kommen auf Seite 500, im nächsten Dokument und bei Ihrem Team wieder zum Einsatz.

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Ein funktionierender Ausschnitt des Originals – Literess, Glossar, Styleguide, Workflows und das Translation Memory sind alle live. Klicken Sie sich durch.

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A key turned in the lock and the door swung open.

У замку повернувся ключ, і двері розчахнулися.

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The knock came just before midnight.

Стукіт пролунав перед самою північчю.

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Im Kontext✦

Jedes Übersetzungs-Tool hat ein Translation Memory – Trados und memoQ haben die Kategorie begründet, und in Open-Source-Editoren gibt es sie kostenlos. Die eigentliche Frage ist also nicht, ob sich ein Tool etwas merkt, sondern was das Memory tut. Die alte Antwort lautet Abruf: Haben wir dieses exakte Segment schon einmal übersetzt? Treffer ziehen, Lücke füllen. Die Antwort von Transept ist Kontext – was weiß dieses Projekt bereits, und wie viel davon gehört in den Satz, an dem Sie gerade arbeiten? Wenn Sie eine Übersetzung freigeben, wird sie automatisch gespeichert, während der Arbeit angezeigt und dem Modell als Referenz übergeben, sodass der nächste Entwurf Ihre Formulierung wiederverwendet, anstatt bei null anzufangen. Keine Datenbank aufbauen, keine Konkordanz pflegen, kein Copy-and-Paste aus einem Panel. Es ist der Unterschied zwischen einem Memory, das Sie abfragen, und einem Memory, das mit im Raum ist, während Sie übersetzen.

Einmal übersetzen, überall wiederverwenden

Klassische CAT-Tools führen ein Translation Memory, das Sie von Hand pflegen und aus dem Sie manuell kopieren. Transept baut es für Sie auf, während Sie arbeiten, und – was generische KI-Tools nicht können – speist es wieder in das Modell ein, sodass die nächste Übersetzung Ihre vergangenen Entscheidungen bereits kennt.

  1. Es lernt mit, während Sie arbeiten

    Jeder Block, den Sie genehmigen, wird automatisch zu Ihrem Memory hinzugefügt – Ihre eigene Arbeit und die Ihres Teams. Keine separate Datenbank, die gepflegt werden muss, kein Export-Schritt. Sobald eine Übersetzung aktiv ist, ist sie wiederverwendbar.

  2. Treffer werden beim Übersetzen angezeigt

    Wählen Sie einen Block aus und das Memory-Panel zeigt die ähnlichsten vergangenen Übersetzungen – abgeglichen nach Bedeutung, nicht nur nach Wortlaut. Eine semantische Suche findet Segmente, die dasselbe bedeuten, auch wenn sie anders formuliert sind, kombiniert mit exakten und Fuzzy-Texttreffern; ein Prozent-Badge zeigt, wie nah der Text ist. Ein Klick kopiert das Ziel oder fügt es in den Block ein.

  3. Die KI übersetzt mit Ihrem Memory

    Was ein Glossar nicht kann und ein rohes LLM nicht tun wird: Ihre Treffer werden zum Referenzkontext im Prompt, sodass Übersetzen, Korrekturlesen und Suchen Ihre etablierte Formulierung wiederverwenden, anstatt jedes Mal eine neue zu erfinden.

  4. Bringen Sie Ihr eigenes Memory mit, durchsuchen Sie alles

    Importieren Sie ein bestehendes Memory als TMX oder XLIFF und es ist vom ersten Tag an durchsuchbar. Beschränken Sie die Suche auf ein Dokument, ein Projekt oder das gesamte Team – und durchsuchen Sie vergangene Kommentare und Chats neben den Übersetzungen.

Wo sich Wiederverwendung auszahlt

Wiederkehrende Dokumente

Handbücher, Verträge, Release Notes, Produktkataloge – derselbe Satz wird einmal übersetzt und überall dort wiederverwendet, wo er wiederkehrt, anstatt neu übersetzt und neu berechnet zu werden.

Konsistenz in der gesamten Bibliothek

Ein Help Center oder ein Dokumentationsset, bei dem dieselbe Warnung, derselbe Schritt, derselbe Textbaustein in jedem Artikel und jeder Sprache identisch lauten muss.

Memory, das sich an das Warum erinnert

Nicht nur die endgültige Formulierung – auch die abgelehnten Alternativen und die Kommentare hinter einer Entscheidung kommen zurück, sodass das Modell Ihr Urteilsvermögen wiederverwendet, nicht nur Ihre Worte.

Was hier anders ist✦

Allein beim Matching gibt es eine Grenze. Trados und memoQ sind der Stand der Technik des alten Paradigmas – exakte und Fuzzy-Matches, und an der Spitze Kontext-Matches (memoQs 101 %: ein Segment plus seine Nachbarn). Es ist eine Datenbank, die Sie abfragen, und sie wurde perfektioniert. Was sie nicht kann: den Satz finden, der mit anderen Worten dasselbe bedeutet. Transept verschmilzt drei Arten von Matching – exakt, fuzzy und semantisch (bedeutungsbasiert) – zu einem gerankten Ergebnis, sodass eine Paraphrase neben einem Beinahe-Duplikat auftaucht. Semantische Suche allein ist riskant (sie winkt einen Beinahe-Zwilling wie „Ileum“ für „Ilium“ durch); die Verschmelzung mit exaktem und Fuzzy-Matching sorgt für die nötige Präzision.

Der größere Unterschied ist, wo das Memory lebt. Bei Phrase, Smartcat und den anderen ist es eine organisierte Datenbank neben dem Editor – Sie fragen sie ab, füllen das Segment, das Modell wählt eine Engine. Lilt geht weiter und führt ein Fine-Tuning eines Modells mit Ihrer bisherigen Arbeit durch, aber das sind Gewichte, die Sie nicht überprüfen können, kein Abruf, den Sie sehen. Transept hält das Memory lebendig: Es fließt in den Entwurf und den QA-Durchlauf ein, ist über Ihre vergangenen Kommentare, Chats und ganzen Dokumente durchsuchbar – nicht nur über Segmentpaare – und reist mit dem Projekt, anstatt in einer Box zu liegen, die Sie erst öffnen müssen. (Für Software-Lokalisierung auf String-Ebene, mit einem Memory, das an Message-IDs gekoppelt und in CI/CD integriert ist, ist ein Tool wie Lokalise immer noch die bessere Wahl – Transept ist für Dokumente und Inhalte gebaut.)

FAQ✦

Fragen, beantwortet ohne viel Gerede

  • Ja – es ist in jedem Tarif integriert, einschließlich dem Free-Tarif. Es gibt kein separates Add-on und keine zusätzliche Datenbank zu verwalten. Jede Übersetzung, die Sie genehmigen, speist Ihr Memory automatisch.
  • Ein Glossar legt einzelne Begriffe fest – einen Namen, ein Produktwort, eine Phrase. Translation Memory gleicht ganze Segmente ab – Sätze und Blöcke, die Sie bereits übersetzt haben. Sie ergänzen sich: Das Glossar hält Wörter konsistent, das Memory bewahrt Sie davor, denselben Satz neu zu übersetzen. Die meisten Profis nutzen beides.
  • Ja – exportieren Sie es als TMX oder XLIFF und laden Sie es hoch. Ihre bestehenden Ausgangs-/Zielpaare sind sofort durchsuchbar und speisen die KI wie jedes andere Memory.
  • Nein. Wörter werden für die Übersetzung neuer Texte ausgegeben. Das Kopieren, Einfügen oder Wiederverwenden eines Treffers aus Ihrem Memory kostet nichts.
  • Trados und memoQ sind die Besten im klassischen CAT-Memory: eine Segmentdatenbank mit exakten, Fuzzy- und Kontext-Matches (101 %). Zwei Unterschiede. Erstens das Matching – sie hören bei Textähnlichkeit auf, während Transept semantische Suche hinzufügt, sodass es einen Satz findet, der dasselbe bedeutet, auch wenn er anders formuliert ist. Zweitens, wo das Memory lebt – bei ihnen ist es ein Panel neben dem Editor, das Sie abfragen; das von Transept baut sich aus der von Ihnen freigegebenen Arbeit auf und fließt in den KI-Entwurf und den QA-Durchlauf ein.
  • Phrase und Smartcat sind starke Plattformen, die das Memory über Projekte und Kunden hinweg organisieren – Phrase wählt sogar automatisch eine MT-Engine aus und bewertet jedes Segment. Aber es ist immer noch Match-and-Fill: Das Memory ist eine Datenbank, aus der der Workflow schöpft, wobei das Modell eine Engine wählt, anstatt dass Ihr Memory den Entwurf steuert. Lilt hingegen führt ein Fine-Tuning eines Modells mit Ihrer bisherigen Arbeit durch – leistungsstark, aber das sind Gewichte und kein Abruf, den Sie überprüfen oder importieren können. Das Memory von Transept ist der Kontext, in dem die KI übersetzt, aufgebaut aus hybridem Abruf, den Sie sehen können.
  • Für Dokumenten- und Inhaltsarbeit in der Regel nicht – Übersetzen, Memory, Glossar, QA und Export leben an einem Ort. Für Software-Lokalisierung auf String-Ebene (ein TM, das an Message-IDs gekoppelt und in CI/CD integriert ist), kombinieren Sie Transept mit einem Tool wie Lokalise. Import und Export laufen über TMX und XLIFF, sodass in keiner Richtung etwas eingesperrt ist.
  • Es ist Translation Memory, angepasst an die LLM-Ära. Anstatt nur ein vergangenes Segment abzurufen, das Sie einfügen können, werden Ihre Treffer als Referenz in den Übersetzungs-Prompt übergeben, sodass der maschinelle Übersetzungsschritt Ihre etablierte Formulierung wiederverwendet. Dieselbe Idee wie bei einem klassischen TM, angewendet darauf, wie die KI den Text tatsächlich generiert.
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