Heutzutage ist die Maschinelle Translation in aller Munde. Die Entwicklung und Verbesserung dieser Systeme werden stetig vorangetrieben. Es wird sogar davon gesprochen, dass das Berufsfeld der Translation aussterben wird, da fremdsprachige Texte nun ohne menschliches Zutun übersetzt werden können und der Translator damit überflüssig wird. Doch Sprachen folgen ihren eigenen Regeln. Die Qualität der jeweiligen Translationen ist stark abhängig von den Sprachpaaren des Ziel- und Ausgangstextes. Zudem dürfen die Textsorte und die Komplexität der Satzstruktur nicht außer Acht gelassen werden.
Die folgende Hausarbeit setzt sich mit der Problematik der Notwendigkeit des Post-Editings bei Maschinellen Translationen auseinander. Zunächst werden die beiden Begriffe ‚Maschinelle Translation’ und ‚Post-Editing’ definiert. Im weiteren Verlauf werden auf die Bereiche der Lexik, Stilistik und Orthografie eingegangen. Anhand Englisch-Deutscher und Deutsch-Englischer Translationsbeispiele mit dem Maschinellen Translationssystem DeepL soll untersucht werden, ob Post-Editing dringend erforderlich ist.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Definition
2.1 Maschinelle Translation
2.2 Post-Editing
3 Auftretende Probleme bei der Maschinellen Translation
3.1 Lexikalische Ambiguität
3.2 Stilistik: Duzen, Siezen
3.3 Unterscheidung Britisches und Amerikanisches Englisch: Orthografie, Lexik
4 Schlussbemerkung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Notwendigkeit menschlichen Post-Editings bei Ergebnissen maschineller Übersetzungssysteme am Beispiel von DeepL, um die Qualität und Zuverlässigkeit der generierten Texte kritisch zu bewerten.
- Definition und Abgrenzung von Maschineller Translation und Post-Editing
- Analyse lexikalischer Ambiguität in Übersetzungsergebnissen
- Stilistische Herausforderungen bei der Anrede (Duzen/Siezen)
- Unterscheidung zwischen britischen und amerikanischen Sprachvarietäten (Orthografie und Lexik)
- Evaluation der Notwendigkeit manueller Korrekturprozesse
Auszug aus dem Buch
3.1 Lexikalische Ambiguität
Bei der MT ist die lexikalische Ambiguität ein zentrales Problem. Diese tritt dann auf, wenn einem Lexem zwei oder mehrere Bedeutungen zugewiesen werden können (vgl. Werthmann 2014: 5).
Das deutsche Lexem ‚Bank’ kann, je nach Kontext, im Englischen als ‚bench’ oder ‚bank’ übersetzt werden. Im Beispielsatz (1) kommt ‚Bank’ die Bedeutung der Sitzbank zu. Folglich müsste im Englischen ‚bench’ benutzt werden. Das MT-System DeepL verwendet aber das englische Lexem ‚bank’, womit die Bank als Geldinstitut gemeint ist.
(1) Ausgangssatz: Heute habe ich einen 10€-Schein auf der Bank beim Supermarkt gefunden. Ein Mann, der gerade von der Bank aufstand als ich kam, hatte ihn verloren. DeepL: Today I found a €10 bill next to a bank. A man who had just got up from the bank when I arrived had lost it.
Ein anderes Beispiel für die Problematik der lexikalischen Ambiguität ist die Bedeutung des deutschen Lexems ‚Mutter’, dass sowohl die Person als auch die Schraubenmutter bezeichnen kann. In Beispiel (2) ist die Schraubenmutter gemeint. Die entsprechende Translation wäre ‚nut’. DeepL verwendet jedoch ‚mother’, wodurch eine Korrektur des Lexems notwendig wird.
(2) Ausgangssatz: Ich suche eine passende Mutter für den Stuhl. Ich muss diese Schraube fest bekommen . DeepL: I am looking for a suitable mother for the chair. I need to tighten this screw.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in die Bedeutung der maschinellen Übersetzung ein und stellt die Forschungsfrage nach der Notwendigkeit des Post-Editings auf.
2 Definition: Dieses Kapitel definiert die grundlegenden Begriffe der maschinellen Translation sowie des Post-Editings anhand fachspezifischer Literatur.
3 Auftretende Probleme bei der Maschinellen Translation: Hier werden spezifische Fehlermuster wie Ambiguität, stilistische Inkonsistenzen bei der Anrede und Unterschiede zwischen britischem und amerikanischem Englisch analysiert.
4 Schlussbemerkung: Das Fazit fasst zusammen, dass trotz technischer Fortschritte menschliche Korrekturen durch Post-Editing aufgrund bestehender Fehleranfälligkeit unerlässlich bleiben.
Schlüsselwörter
Maschinelle Translation, Post-Editing, DeepL, Computerlinguistik, Lexikalische Ambiguität, Stilistik, Britisches Englisch, Amerikanisches Englisch, Orthografie, Übersetzung, Translator, Translation, Sprachvarietät, Korrektur, Textsorte
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Leistungsfähigkeit moderner maschineller Übersetzungssysteme und der Frage, ob deren Output ohne menschliche Nachbearbeitung ausreicht.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder sind die Definition von MT-Systemen, die Analyse typischer Fehlerquellen bei der Übersetzung und die Rolle des Post-Editings.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es zu untersuchen, ob und warum Post-Editing bei der Nutzung von Systemen wie DeepL aktuell zwingend erforderlich ist.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Es wurde eine praxisorientierte Analyse anhand von konkreten Englisch-Deutschen und Deutsch-Englischen Beispielsätzen durchgeführt, die durch DeepL übersetzt wurden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Definition der Begriffe sowie die Untersuchung von Problemen bei lexikalischer Ambiguität, Anrede-Stilen und regionalen Sprachvarianten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie Maschinelle Translation, Post-Editing, Ambiguität und translatorische Qualität geprägt.
Wie geht DeepL mit dem deutschen Wort "Bank" um?
Das System hat Schwierigkeiten, den Kontext korrekt zu identifizieren, und übersetzt "Bank" im Sinne einer Sitzgelegenheit oft fälschlicherweise als "bank" (Geldinstitut).
Welche Beobachtungen wurden bezüglich der Anredeformen gemacht?
DeepL wechselt teilweise inkonsistent zwischen formeller und informeller Anrede (Sie/du), obwohl der Kontext eine durchgehende Form erfordern würde.
Wie unterscheidet DeepL zwischen britischem und amerikanischem Englisch?
Die Untersuchung zeigt eine inkonsequente Nutzung: Während bei der Orthografie oft britisches Englisch gewählt wird, dominiert auf lexikalischer Ebene häufig das amerikanische Englisch.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2020, Die Notwendigkeit des Post-Editings anhand des Maschinellen Translationssystems DeepL, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1026195
