Terminologie

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10.2. Terminologie

Übersetzungsrichtungen

Deﬁnition 10.2.1 (Source Language (SL)). Unter der Quellsprache (QS) versteht man die Sprache, die man übersetzen will.

Deﬁnition 10.2.2 (Target Language (TL)). Unter der Zielsprache (ZS) versteht man die Sprache, in die man übersetzen will.

Deﬁnition 10.2.3 (Übersetzungsrichtung). Die Anzahl der Übersetzungsrichtung für n Sprachen ergibt sich aus der Formel: n × (n − 1).

Beispiel EU

20 oﬃzielle Sprachen der EU bis Ende 2006

Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Portugiesisch, Griechisch, Holländisch, Dänisch, Schwedisch, Finnisch, Tschechisch, Estnisch, Litauisch, Lettisch, Ungarisch, Maltesisch, Polnisch, Slowenisch, Slowakisch

3 neue oﬃzielle Sprachen der EU ab 2007

Irisch, Rumänisch, Bulgarisch

Beispiel 10.2.4 (Übersetzungsrichtungen in der EU).
Für die 20 Sprachen der EU bis 2006 gab es 20 × 19 = 380 Übersetzungsrichtungen. Wieviel mehr sind es mit den 23 Sprachen?

Sprachendienst der EU

Die EU verwendet und entwickelt seit Jahrzehnten ein eigenes MÜ-System (“Euro Systran”). 1998 wurden 370’000 Seiten übersetzt und ca. 35% Übersetzungszeit eingespart.

10.2.1. MT

Maschinelle Übersetzung

Deﬁnition 10.2.5 (Machine Translation (MT)). Maschinelle Übersetzung (MÜ) meint die vollautomatische Übersetzung eines natürlichsprachlichen Textes in eine andere natürliche Sprache.

Deﬁnition 10.2.6 (Speech-To-Speech Translation, Machine Interpretation auch Translation ). Maschinelles Dolmetschen meint die vollautomatische Übersetzung gesprochener Sprache in eine andere natürliche Sprache.

10.2.2. CAT

Computerunterstützte Übersetzung

Deﬁnition 10.2.7 (computer aided (assisted, based) translation (CAT)). Computerunterstützte Übersetzung kombiniert menschliche und maschinelle Übersetzungsleistung.

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Abbildung 10.1:

Automatisierungsgrade nach [HUTCHINS und SOMERS 1992]

10.2.3. MAHT

Computergestützte Humanübersetzung (MAHT)

Deﬁnition 10.2.8 (CAT-Software). In der computergestützten Humanübersetzung wird Software eingesetzt, welche den Übersetzungsprozess optimiert:

Projekt-Verwaltung und Dokumenten-Editor (automatische Übernahme von Dokumentenformatierung)
Terminologie-Komponente: (halbautomatisches) Erfassen und Pﬂegen von Begriﬀen
Alignment-Komponente: Zuordnen von satzweisen Übersetzungspaaren
Translation-Memory-Komponente (TM): Verwaltung der existierenden Übersetzungspaare
Übersetzungs-Komponente: Anwendung von Terminologie und Translation-Memory

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Abbildung 10.2:

Satz-Alignierungs-Komponente

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Abbildung 10.3:

Beispiel: Fehlerhafte Roh-Alignierung

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Abbildung 10.4:

Export der Alignierung als TM

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Abbildung 10.5:

Beispiel: Dokumenten-Editor mit Zugriﬀ auf TM

Beispiel: Partieller Match

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Abbildung 10.6:

Beispiel: Partieller Match

Die Übereinstimmungsquote für einen Übersetzungsvorschlag lässt sich einstellen.

Beispiel 10.2.9 (Partieller Match).
Mit 65% wird die gespeicherte Übersetzung “Das Auto ist auf dem Stuhl” nicht gefunden.

Terminologiekomponente

verschiedene Suchmöglichkeiten
Möglichkeiten zum Import von Glossaren und Wörterbüchern aus dem Anwendungsgebiet
Terminologieextraktion aus Texten, d.h. automatisches Generieren von Kandidaten von für Terminologieeinträge
Einsetzen von Wörtern aus dem Glossar in den Text
Terminologiekontrolle zur Konsistenzsicherung der Übersetzung

Fazit zu MAHT

Terminologische Exaktheit und Konsistenz ist gross.
Übersetzungsresultate werden wiederverwendbar.
(Neue) Mitarbeitende können von vorhandenem Wissen proﬁtieren
Workﬂow bei der Übersetzung stark vorstrukturiert.
Zeitmanagement und Projekt-Kosten sind kalkulierbarer.
Unterhalt der Terminologie und TM lohnt sich, falls oft ähnliche Texte zu übersetzen sind.
Hoher Nutzen bei Software-Lokalisierung (Anpassung von Sprache, Masseinheiten usw.) oder Handbüchern, deren unterschiedliche Releases nur wenige Modiﬁkationen enthalten.
Linguistisch intelligenter Umgang mit partiellen Matches ist erwünscht, aber nicht trivial.

10.2.4. HAMT

Human-Aided Machine Translation (HAMT)

Deﬁnition 10.2.10. HAMT bezeichnet Übersetzungsszenarios, bei denen einen maschinelle Übersetzung durch gezielte manuelle

Präedition (Vorredaktion: Markieren von Namen, Korrigieren von Fehlern im Quelltext, Ergänzen von Lexikoneinträgen usw.),
Postedition (Nachredaktion: Verbessern der Rohübersetzung, Auﬂösen von maschinellen Problemstellen (Ambiguitäten, unbekannte Wörter) usw.).

ergänzt wird.

Die Operationen der Prä- oder Postedition können auch interaktiv geschehen.

10.2.5. FAHQT

Fully automatic high quality translation (FAHQT)

Menschliche Übersetzungsqualität durch vollautomatische MÜ

Weiterhin utopisch, auch wenn sich immer wieder Leute ﬁnden lassen, welche Gegenteiliges für die nahe Zukunft prognostizieren!

Aber

Übersetzungstechnologie macht dauernd Fortschritte.
Eingeschränkte Anwendungsgebiete und gute lexikalische Ressourcen erlauben sehr brauchbare Resultate!
Für Informativ-Übersetzungen braucht es keine literarische Qualität.

Frage

Welche Textsorten eignen sich für automatische Übersetzung? Nach Schwierigkeitsgrad geordnet (*=ohne manuelle Bearbeitung;**=mit Vor-/Nachredaktion; ***=zur Zeit unmöglich):

Wetterberichte, Börsenberichte, weitere extrem eingeschränkte Subsprachen*
Technische Dokumente, Handbücher **
Rechtsdokumente**
Wissenschaftliche Texte**
Journalistische Texte***
Literarische Texte, Werbetexte, Filmtexte***

Der Einsatz von Übersetzungsgedächtnissen und ausgebauter Terminologie hat allerdings einen grossen Einﬂuss auf die Qualität der Resultate bei Texten der Kategorien ** und ***.

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