KI-GesKom

Das Projekt „KI-GesKom“ läuft von Mai 2024 bis Juli 2025 und wird durch das Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK) im Rahmen der Ausschreibung „Zukunftsdiskurse 2023“ gefördert.

Hintergrund

Für die interlinguale Übersetzung haben sich Übersetzungstools, auch KI-basierte Tools, längst etabliert. In den intralingualen Übersetzungsprozess werden Übersetzungstools und KI-basierte Übersetzungstools bislang hingegen nur vereinzelt einbezogen. Eine wissenschaftliche Datenbasis zu (KI-)Übersetzungstools existiert noch nicht. Hier setzt KI-GesKom an. Ziel des Projektes ist es, die Nutzbarkeit von KI-Tools für die intralinguale Übersetzung zu untersuchen.
Um der praktischen Anwendung von KI gerecht zu werden, kooperiert KI-GesKom mit zwei Praxispartnern. Die Apotheken Umschau (Wort & Bild Verlag) stellt Gesundheitstexte in Standard- und Einfacher Sprache zur Verfügung, die im Rahmen von KI-GesKom analysiert werden. Das Start-Up SUMM AI GmbH stellt ihr gleichnamiges intralinguales Übersetzungstool zur Verfügung und optimiert es während der Projektlaufzeit. Beide Praxispartner bereichern das Projekt mit Fachexpertise.

Projektziel

Das Projekt KI-GesKom untersucht, welche Rolle Künstliche Intelligenz im intralingualen Übersetzungsprozess spielen kann.

  • Kann die intralinguale Übersetzung in ähnlichem Maße wie die interlinguale Übersetzung von KI profitieren?
  • Sind die Anforderungen im Rahmen der Leichten und Einfachen Sprache zu individuell, als dass ein Tool sie lösen könnte?
  • Ist es ein Tool für professionelle intralinguale Übersetzer:innen, für Institutionen, die Leichte und Einfache Sprache bereitstellen, oder für Endnutzer:innen?
  • Welche Kompetenzen müssen Nutzer:innen mitbringen, um erfolgreich mit KI zu übersetzen?
  • Wie performen existente KI-Tools?

Studien und Projektphasen

In der ersten Projektphase wurden 30 Texte von der Webseite der Apotheken Umschau mit dem intralingualen Übersetzungstool SUMM AI in Einfache Sprache übersetzt. In dieser Baseline-Studie war das Tool SUMM AI, das auf einem Large Language Model (LLM) basiert, noch nicht mit Gesundheitstexten trainiert. Die maschinell übersetzten Texte wurden auf Korrektheit, Lesbarkeit und syntaktische Komplexität analysiert. Zur Fehleranalyse (Korrektheit) diente ein qualitatives Vorgehen, in dem zwei Forschende unabhängig voneinander alle 30 Texte prüften – ggf. mit Unterstützung von Fachexpert:innen aus der Redaktion der Apotheken Umschau. Die Lesbarkeit wurde quantitativ mit dem Hohenheimer Verständlichkeitsindex (HIX) per TextLab (H&H Communication Lab GmbH) bewertet. Auch die Satzkomplexität wurde quantitativ ermittelt, nachdem die syntaktischen Strukturen in den Texten automatisch analysiert wurden. Die Ergebnisse wurden mit den Ergebnissen für die Ausgangstexte und den Humanübersetzungen (human gold standard) verglichen. Die Humanübersetzungen wurden von der Forschungsstelle Leichte Sprache erstellt und sind bereits auf der Webseite der Apotheken Umschau veröffentlicht.

SUMM AI wurde mit 170 Gesundheitstexten von der Webseite der Apotheken Umschau trainiert, und zwar in zwei unterschiedlichen Modellen. Die 30 Texte, die bereits in der Baseline-Studie analysiert wurden, werden anhand Modell 1 und Modell 2 erneut maschinell übersetzt, und erneut auf Korrektheit, Lesbarkeit und syntaktische Komplexität analysiert. Die Ergebnisse werden untereinander verglichen, aber auch mit denen aus der Baseline-Studie.

In zukünftigen Forschungsvorhaben sollen die Ergebnisse mit anderen LLMs wie ChatGPT verglichen werden. Außerdem sollen die identifizierten Fehler systematisch kategorisiert werden, um den Post-Editing-Vorgang für die intralinguale Übersetzung in Einfache Sprache wissenschaftlich zu fundieren.

Tagungen

Einladungsschreiben: Auftakttagung am 30. August 2024

Am 30. August 2024 findet die Auftaktveranstaltung zum Projekt „KI-GesKom“ (KI-gestützte Gesundheitskommunikation in Einfacher Sprache) statt. Die hybride Veranstaltung wird in den Räumlichkeiten des Wort & Bild Verlags in Baierbrunn bei München ausgerichtet.

Neben der Vorstellung des Projekts wird es Impulsvorträge von Expert:innen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, maschinelle Übersetzung, Leichte und Einfache Sprache sowie Gesundheitskommunikation geben.

Im Projekt „KI-GesKom“ kooperieren die Forschungsstelle Leichte Sprache (Universität Hildesheim) mit der Apotheken Umschau (Wort & Bild Verlag) und der SUMM AI GmbH. SUMM AI stellt ein KI-gestütztes Übersetzungstool zur Verfügung, das speziell für die Leichte und Einfache Sprache entwickelt wurde.

Das Projekt widmet sich u. a. folgenden Fragen:

  • Wie kann die intralinguale Übersetzung von KI profitieren?
  • Für wen ist KI als Übersetzungstool geeignet?
  • Welche Kompetenzen brauchen Nutzer:innen von KI-Übersetzungstools?
  • Wie performen KI-Tools derzeit?

Da unsere Präsenzplätze begrenzt sind, möchten wir Sie ganz besonders dazu einladen, von unserer Online-Teilnahmeoption Gebrauch zu machen. Den Teilnahmelink sowie eine digitale Tagungsmappe erhalten Sie nach Anmeldung.
Bitte melden Sie sich bis zum 15. August unter dieser E-Mail-Adresse an: ahrenss(at)uni-hildesheim.de

Tagungsprogramm Freitag, 30. August 2024:
ab 09:30          Ankunft und Anmeldung
10:00–10:15   Begrüßung
10:15–10:45   Vortrag 1 Projektvorstellung
10:45–11:00   Pause
11:00–11:30   Vortrag 2 Prof. Dr. Kai Kolpatzik (online) „Gesundheitskompetenz als zentraler Prädiktor für die eigene Gesundheit“
11:30–11:45   Pause
11:45–12:15   Vortrag 3 Dr. Giulia Pedrini „Verständlichkeitsoptimierte Gesundheitskommunikation: Sind Zusammenfassungen klinischer
                          Studien für Laien einfach genug?“
12:15–13:15   Mittagspause
13:15–13:45   Vortrag 4 Miriam Anschütz „Technologien und Herausforderungen in der KI-gestützten Textvereinfachung“
13:45–14:00   Pause
14:00–14:30   Vortrag 5 Prof. Dr. Jean Nitzke „Post-Editing: Potenziale, Risiken, Richtlinien und Kompetenzen“
14:30–15:00   Kaffeepause (und ggf. Kunstführung durch den Skulpturengarten)
15:00–15:45   Vortrag 6 Poster-Präsentation
15:45–16:00   Pause
16:00–17:15   Diskussion und Abschluss

Änderungen am Programm sind vorbehalten. Die Tagung findet hybrid statt.

Digitale Tagungsmappe zum Herunterladen:
Tagungsprogramm (PDF, Stand: 22.08.2024)
Informationen zur Anreise (PDF)
Abstract zu Vortrag 2, Prof. Dr. Kai Kolpatzik (PDF)  
Abstract zu Vortrag 3, Dr. Giulia Pedrini (PDF)
Buchvorstellung Pedrini Medical communication (PDF)
Abstract zu Vortrag 4, Miriam Anschütz (PDF)
Abstract zu Vortrag 5, Prof. Dr. Jean Nitzke (PDF)
Poster Projekt KI-GesKom FLS (PDF)
Bildbeschreibung Poster Projekt KI-GesKom FLS (PDF)
Poster redaktioneller Live-Betrieb Wort und Bild (PDF)
Bildbeschreibung Poster redaktioneller Live-Betrieb Wort und Bild (PDF)
Poster Gesundheitskompetenz stärken mit KI VIER400 (PDF)
Bildbeschreibung Poster GK stärken mit KI VIER400 (PDF)

Tagungsbericht zum Herunterladen:
Tagungsbericht Auftakttagung KI-GesKom

Projektteam

Prof. Dr. phil. habil. Christiane Maaß
Prof. Dr. Ekaterina Lapshinova-Koltunski
Dr. Silvana Deilen
Sergio Hernández Garrido, M. A. 
Sarah Ahrens, M. A.

Mitarbeitende:
Nora Süß
Samuel Middendorf

Studienergebnisse

Die Studienergebnisse werden in naher Zukunft vorrangig in Konferenz-Proceedings veröffentlicht.

Deilen, Silvana; Lapshinova-Koltunski, Ekaterina; Hernández Garrido, Sergio; Maaß, Christiane; Hörner, Julian; Theel, Vanessa; Ziemer, Sopie (2024): Evaluation of intralingual machine translation for health communication. In: Proceedings of the 25th Annual Conference of the European Association for Machine Translation: Volume 1: Research And Implementations & Case Studies. Sheffield: European Association for Machine Translation (EAMT), 467–477.

Silvana Deilen, Ekaterina Lapshinova-Koltunski, Sergio Hernández Garrido, Christiane Maaß, Julian Hörner, Vanessa Theel, and Sophie Ziemer (2024): Towards AI-supported Health Communication in Plain Language: Evaluating Intralingual Machine Translation of Medical Texts. In: Proceedings of the First Workshop on Patient-Oriented Language Processing (CL4Health) @ LREC-COLING 2024, 44–53, Torino, Italia. ELRA and ICCL.

Kontakt

Sarah Ahrens: ahrenss@uni-hildesheim.de