Die Welt der Sprache hat sich im Zeitalter der Globalisierung und technologischen Fortschritte auf beeindruckende Weise verändert. In dieser Ära, in der Kommunikation über Grenzen hinweg immer wichtiger wird, hat die maschinelle Übersetzung eine entscheidende Rolle dabei übernommen, Sprachbarrieren zu überwinden und den Austausch zwischen Menschen verschiedener Sprachgruppen zu erleichtern. Diese Entwicklung hat einen Bereich der Computerlinguistik hervorgebracht, der kontinuierlich an Bedeutung gewinnt: die maschinelle Übersetzung.
Das vorliegende Werk widmet sich eingehend der Thematik der maschinellen Übersetzung und ihrer praktischen Anwendung, insbesondere unter Berücksichtigung des Post-Editing-Prozesses, der als entscheidender Schritt zur Verbesserung und Verfeinerung maschinell generierter Übersetzungen dient. Dabei steht das innovative Übersetzungstool DeepL im Mittelpunkt der Untersuchung.
Die Einleitung beginnt mit einer grundlegenden Einführung in die theoretischen Grundlagen und Methoden der maschinellen Übersetzung, gefolgt von einer Diskussion über die Entwicklungen und Herausforderungen, denen dieser Bereich gegenübersteht. Von zentraler Bedeutung ist dabei die zunehmende Fokussierung auf die Qualität maschineller Übersetzungen, die durch technologische Fortschritte und die Integration künstlicher Intelligenz in Übersetzungssysteme vorangetrieben wird.
Im weiteren Verlauf werden die praktischen Anwendungen der maschinellen Übersetzung beleuchtet, wobei insbesondere die Potenziale und Grenzen dieser Technologie sowie die Rolle der Informationstheorie und Lokalisierung in der Übersetzungspraxis untersucht werden.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Post-Editing-Prozess, der als essenzieller Bestandteil der Übersetzungspraxis zunehmend an Bedeutung gewinnt. Dabei werden nicht nur die verschiedenen Formen des Post-Editings erläutert, sondern auch die Normen und Anforderungen, die diesem Prozess zugrunde liegen, wie etwa die ISO 18587.
Abschließend wird das Übersetzungstool DeepL als exemplarische Technologie für maschinelle Übersetzungen näher betrachtet. Dabei werden dessen Funktionen, Anwendungen und Leistungsfähigkeit analysiert, um einen umfassenden Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen der maschinellen Übersetzung zu gewinnen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- 1. Einführung in die Thematik der Maschinellen Übersetzung
- 1.1 Theoretische Grundlagen und Methoden der maschinellen Übersetzung
- 1.2 Computergestützte Übersetzung
- 1.3 Entwicklung der maschinellen Übersetzung
- 2. Anwendung maschineller Übersetzung
- 2.1 Grenzen und Potenziale der maschinellen Übersetzung
- 2.2 Terminologie und Konsistenz in der Übersetzung von Fachtexten
- 2.3 Die Rolle der Informationstheorie in der maschinellen Übersetzung
- 2.4 Lokalisierung in der maschinellen Übersetzung
- 3. Post-Editing: Verbesserung des Textes
- 3.1 Post-Editing: Erklärung der Begriffe
- 3.2 Bilinguale und monolinguale Post-Editierung
- 3.3 Die ISO 18587 Norm im Überblick: Anforderungen und Bestimmungen
- 4. Vorteile und Herausforderungen der Post-Editierung
- 4.1 Qualität und Effizienz
- 4.2 Post-Editing-Prozess
- 4.3 Herausforderungen und Fehler beim Post-Editing
- 5. DeepL als Tool für die Arbeit des Übersetzers
- 5.1 DeepL - Funktionen und Anwendungen
- 5.2 Untersuchung und Fehleranalyse
- 5.3 Schlussfolgerungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Ziel dieser Arbeit ist die Analyse der Effizienz von maschinellen Übersetzungssystemen im Kontext von Post-Editing. Der Fokus liegt dabei auf dem Werkzeug DeepL, welches als ein modernes und innovatives System im Bereich der automatischen Übersetzung gilt.
- Theoretische Grundlagen und Methoden der maschinellen Übersetzung
- Anwendungsbereiche und Herausforderungen der maschinellen Übersetzung
- Post-Editing: Prozesse, Qualität und Effizienz
- Die ISO 18587 Norm und ihre Relevanz für die maschinelle Übersetzung
- DeepL: Funktionen, Analyse und Bewertung der Übersetzungsk Qualität
Zusammenfassung der Kapitel
- Das erste Kapitel liefert eine Einführung in die Thematik der maschinellen Übersetzung, beleuchtet die theoretischen Grundlagen und Methoden sowie die Entwicklung dieses Feldes.
- Kapitel zwei befasst sich mit der praktischen Anwendung der maschinellen Übersetzung, beleuchtet die Grenzen und Potenziale sowie die Rolle der Informationstheorie und Lokalisierung.
- Kapitel drei widmet sich dem Thema Post-Editing, erläutert die Konzepte, Unterschiede zwischen monolingualem und bilingualem Post-Editing und die ISO 18587 Norm.
- Kapitel vier diskutiert die Vorteile und Herausforderungen der Post-Editierung, fokussiert auf Qualität, Effizienz des Prozesses sowie potentielle Fehlerquellen.
- Kapitel fünf stellt das System DeepL vor, beschreibt seine Funktionen und Anwendungen, analysiert seine Performance anhand von Beispielen.
Schlüsselwörter
Maschinelle Übersetzung, Post-Editing, DeepL, Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Informationstheorie, Lokalisierung, ISO 18587, Qualität, Effizienz, Übersetzungstechnologie.
- Citar trabajo
- Zaneta Debowska (Autor), 2024, Innovation in der maschinellen Übersetzung. Effektivität und Post-Editing am Beispiel des Tools DeepL, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1442753