Die Einsatzmöglichkeiten der Plansprache Esperanto als Interlingua in der maschinellen Übersetzung

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

1 Maschinelle Übersetzung
1.1 Motive
1.2 Begriff
1.3 Historischer Abriss
1.3.1 SYSTRAN
1.3.2 TITUS
1.3.3 METEO
1.3.4 METAL
1.4 Die wichtigsten Ansätze
1.4.1 Wort für Wort
1.4.2 Satzteile
1.4.3 Transfer
1.4.4 Interlingua
1.4.5 EBMT
1.4.6 SBMT
1.4.7 HAMT
1.5 Fazit

2 Plansprachen
2.1 Motive
2.2 Begriff
2.3 Interlinguistik
2.4 Eigenschaften
2.5 Klassifikation der Plansprachen
2.5.1 Traditionelle Klassifikation nach Moch/ Couturat/ Leau
2.5.2 Klassifikation nach realer kommunikativer Rolle

3 Esperanto
3.1 Entstehung
3.2 Esperantologie
3.3 Gründe für den relativen Erfolg des Esperanto
3.3.1 Sprachstrukturelle Gründe
3.3.2 Außersprachliche Gründe
3.4 Kritik

4 Esperanto als Interlingua
4.1 Das Projekt DLT
4.2 Warum Esperanto als Interlingua?
4.2.1 Autonomie der Zwischensprache
4.2.2 Autonomie bei Esperanto
4.3 Vorteile des Esperanto als Interlingua
4.4 Nachteile und Ausbesserungen

Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Einleitung

In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob sich bei der Interlingua-Methode, einer speziellen indirekten Form der Übersetzung der maschinellen Übersetzung, die Plansprache Esperanto als Zwischensprache einsetzen lässt. Die einzige in einer Sprachgemeinschaft funktionierende Plansprache, Esperanto, weist viele Eigenschaften auf, die sie als neutrale Zwischensprache geeignet macht. Sie vereint die Eigenschaften einer natürlichen Sprache, wie Autonomie, Ausdrucksstärke und Flexibilität und weist auch die Vorteile eines künstlich geschaffenen Sprachsystems auf: Morphologie und Syntax des Esperanto sind sehr klar und einfach, es weist eine hohe Regelmäßigkeit in der Grammatik und Wortbildung auf und lässt sich gut zerlegen und analysieren. Die Betrachtung dazu erfolgt im vierten und letzten Kapitel dieser Arbeit.

Kapitel Eins gibt eine Übersicht über die Geschichte und die gängigen Methoden der Maschinellen Übersetzung. In welchen Bereichen kann die maschinelle Übersetzung eingesetzt werden und ist sie überhaupt in der Lage, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern?

Im zweiten Kapitel wird der Begriff der Plansprachen geklärt, welcher den meisten Menschen eher unter den Begriffen Hilfssprachen, Universalsprachen oder künstliche Sprachen bekannt sind. Es wird der Frage nachgegangen, ob es eine Illusion ist, mit der Erschaffung einer künstlichen Sprache Brücken über Landes- und Sprachgrenzen hinaus schlagen zu wollen oder ob ein solches Vorhaben tatsächlich funktionieren kann. Diese Sprachen vereinen in sich die Eigenschaft, für jeden schnell und leicht erlernbar zu sein, aber trifft dies wirklich gleichermaßen auf alle Sprecher verschiedener Sprach- und Kommunikationsgemeinschaften zu?

Im dritten Kapitel wird speziell auf die Plansprache Esperanto eingegangen. Dabei wird erläutert, wieso sich Esperanto als einzige Plansprache gegenüber hunderten von anderen Plansprachenprojekten durchsetzen konnte und noch bis heute in einer kleinen aber sehr aktiven Sprachgemeinschaft gesprochen wird. Es wird hervorgehoben, was Esperanto von anderen plansprachlichen Systemen unterscheidet, wobei sowohl sprachstrukturelle als auch außersprachliche Aspekte betrachtet werden.

Schlussendlich wird im letzten Kapitel ein Projekt vorgestellt, das gegen Ende der achtziger Jahre als erstes und bisher einziges Modell Erfahrungen mit dem Einsatz der Plansprache Esperanto als Interlingua in der maschinellen Übersetzung sammelte. Dabei wird vor allem der Anspruch der Autonomie bei der Wahl einer Zwischensprache erläutert und geklärt, ob Esperanto in der Lage ist, diese Ansprüche ausreichend zu erfüllen.

1 Maschinelle Übersetzung

1.1 Motive

Die internationale Präsenz vieler Unternehmen steigt stetig an, Produktlebenszyklen werden kürzer und die Zeitspanne von der Entwicklung eines Produktes bis hin zu seiner Einführung auf dem Markt nimmt immer weiter ab. Produkte sollen nahezu zeitgleich auf unterschiedlichen Märkten weltweit abgesetzt werden, was in den meisten Fällen eine sprachliche und kulturelle Anpassung der Produktbeschreibungen, Bedienungsanleitungen, Handbücher und anderer Dokumente an die jeweilige Zielsprache erfordert. Übersetzer und Lokalisierungsdienstleister müssen zum Teil unter enormem Zeitdruck qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern. Viele Unternehmen setzen daher auf eine umfangreichere Nutzung computergestützter Verfahren, um Übersetzungs- und Lokalisierungsaufwände zeitlich und kostenmäßig zu reduzieren. Ohne den Einsatz solcher Technologien, welche die Arbeit von Redakteuren, Übersetzern und Lokalisierern effizient unterstützen, wäre die Einhaltung derart eng gesetzter Zeitspannen kaum oder gar nicht zu realisieren.

Computerbasierte Übersetzungsprogramme, wie Translation-Memory-Systeme, bei denen einmal verwendete Textbausteine wieder verwendet werden, sind heute unumgänglich. Werkzeuge wie diese ermöglichen eine schnelle Anpassung an Veränderungen, ohne dass bereits angefertigte Übersetzungen verworfen werden müssen. Um Übersetzungs- und Lokalisierungsaufwände über diese Einsparungen hinaus möglichst noch weiter zeitlich und kostenmäßig zu reduzieren, werden seit einigen Jahren wieder vermehrt Diskussionen über den Einsatz vollautomatischer maschineller Übersetzung (MÜ) geführt. In vielen Unternehmen ist die MÜ, meist in enger Verankerung mit Translation Memory, bereits fester Bestandteil des Übersetzungsprozesses.

Eines der bekanntesten Beispiele hierfür ist die Wissensdatenbank der Firma Microsoft. Hier erfolgt eine vollautomatische Übersetzung der Beschreibung von Problemsituationen bei Microsoft-Produkten, die im Original nur auf Englisch verfasst sind, aber auch in allen anderen Sprachen abgerufen werden können, da maschinell übersetzte zielsprachige Entsprechungen in der Datenbank hinterlegt sind. Die unter Umständen dabei auftretenden qualitativen Mängel werden vom Benutzer gern in Kauf genommen. Dabei ist von Vorteil, dass thematisch sachkundige Nutzer in der Regel in der Lage sind, diese Rohübersetzungen inhaltlich zu erschließen und als „Informativübersetzungen“^[1] zur Problemlösung zu Rate ziehen zu können. Der Nutzen der MÜ ist selbstverständlich an die Erfüllung zahlreicher Rahmenbedingungen gebunden, welche in den folgenden Abschnitten näher erläutert werden sollen.^[2]

1.2 Begriff

Die Disziplin, die sich mit dem Versuch beschäftigt, den Übersetzungsprozess zu automatisieren, ist in den USA entstanden und auf den Namen Machine Translation getauft worden. Analog dazu spricht man im Deutschen von maschineller Übersetzung und versteht darunter die Übersetzung eines Textes aus einer Ausgangssprache in die Zielsprache unter Verwendung eines Computerprogramms.^[3]

MÜ kann nur in bestimmten Bereichen und unter bestimmten Bedingungen sinnvoll eingesetzt werden. Nur Texte eines eingeschränkten Sachgebiets mit einfachen syntaktischen Strukturen und einem fest begrenzten Wortschatz können mit gutem Ergebnis maschinell übersetzt werden. Einzelne Textsorten bieten gute Voraussetzungen für den effizienten Einsatz geeigneter MÜ-Verfahren, wie zum Beispiel Stücklisten oder Kataloge. Generell ist die MÜ jedoch nur für bestimmte Textsorten in fachlich geeigneten Gebieten sinnvoll einsetzbar und erfordert im Vorfeld umfangreiches Terminologiemanagement.^[4]

1.3 Historischer Abriss

Schon 1945 kam man auf die Idee, dass Übersetzungen eine Aufgabe für Computer sein könnten. So wurden 1949 vom Pentagon die ersten Forschungen zur Entwicklung und Programmierung von MÜ-Systemen finanziert. Das Hauptinteresse lag zum damaligen Zeitpunkt an der Übersetzung russischer technischer Literatur ins Englische, wobei sich sehr schnell herausstellte, dass die Computer dabei an ihre Grenzen stießen und sich eine Übersetzung noch schwieriger gestaltete, als beispielsweise die Berechnung komplizierter Formeln.

Nach Prüfung der Forschungsergebnisse wurden 1966 alle Projekte zur MÜ abgebrochen, da man keine Chance sah, mit den verfügbaren Mitteln in einem absehbaren Zeitraum akzeptable Ergebnisse erzielen zu können. Es wurde jedoch weiterhin Grundlagenforschung betrieben.

Durch Fortschritte in der Sprachwissenschaft und der Informatik sowie verbesserter Leistungsfähigkeit der nächsten Computergeneration wurden in den 70er Jahren wieder erneut Forschungen zur MÜ aufgenommen. Die Ansprüche waren nun deutlich zurückgeschraubt und Ziele wurden neu definiert. Man hatte nicht mehr die Erwartung, durch vollautomatische Übersetzung stilistisch und inhaltlich perfekte Texte aus jedem beliebigen Fach- und Literaturbereich zu erzeugen, sondern gab sich auch mit so genannten Informativübersetzungen zufrieden, welche sprachlich zwar fehlerhaft aber inhaltlich verständlich waren.

Ab Mitte der 70er Jahre war der Bedarf an Übersetzungen vor allem in Europa, Kanada und Japan sehr groß und die Anzahl der zur Verfügung stehenden Übersetzer reichte nicht aus, um das Übersetzungsaufkommen zu bewältigen. Somit stieg auch die Nachfrage nach MÜ stark an und führte zum Einsatz verschiedener Übersetzungssysteme, von denen im Folgenden die wichtigsten genannt werden sollen.^[5]

1.3.1 SYSTRAN

Dieses System wurde seit 1970 als erstes kommerzielles Übersetzungsprogramm bei der US-Air Force eingesetzt und war in der Lage, Fachtexte aus dem Bereich Luftwaffe aus dem Russischen ins Englische zu übertragen. 1976 wurde SYSTRAN von der Europäischen Gemeinschaft für das Sprachenpaar Englisch-Französisch erworben. Durch hohen Personalaufwand wurden Verbesserungen an der Analysemethode vorgenommen, Lexik und Grammatik für alle EG-Sprachen erarbeitet und ausgefeilte Fachlexika zu verschiedenen Themenbereichen erstellt. Dadurch erhielt man mehr oder weniger verständliche Übersetzungen, für die keine Voredition mehr notwendig war. Jedoch musste eine Nachedition vorgenommen werden, in der ein Übersetzer die erzeugten Texte prüfte und überarbeitete. Das System stellte sich als nicht optimal heraus und war außerdem in Assembler, einer für heutige Verhältnisse umständlichen Maschinensprache programmiert.

1.3.2 TITUS

Das Übersetzungsprogramm TITUS aus dem Jahr 1971 war ein mehrsprachiges System zur Übersetzung von in kontrollierter Sprache formulierten Abstracts. Es war eine Co-Produktion der europäischen Textilbranche und war in der Lage, kurze voreditierte Artikel zum Thema Textilwirtschaft zwischen Französisch, Englisch, Deutsch und Spanisch übertragen.

1.3.3 METEO

Hierbei handelt es sich um ein 1977 entwickeltes und seit 1981 von der kanadischen Regierung eingesetztes Übersetzungssystem, mit dessen Hilfe englische Wetterberichte ins Französische übersetzt werden. METEO ist noch heute im Einsatz und ist der Nachweis dafür, dass MÜ in einem eingeschränkten Fachbereich von effektivem Nutzen sein kann und nützliche Informativübersetzungen liefert.

1.3.4 METAL

In den 80er Jahren wurde das Übersetzungssystem METAL zur Übersetzung von Dokumenten aus dem Bereich Telekommunikation und Datenverarbeitung für das Sprachenpaar Englisch-Deutsch konzipiert. Hierbei handelte es sich zum damaligen Zeitpunkt um das leistungsfähigste kommerzielle Übersetzungssystem auf dem Markt.^[6]

1.4 Die wichtigsten Ansätze

Zu Beginn der Entwicklung von MÜ ging man noch von der Annahme aus, man könne einfach die Wörter der Ausgangssprache durch die Wörter der Zielsprache ersetzen. Diese simple Wort für Wort-Übersetzung erzielte allerdings nicht die gewünschten Resultate und führte oft zu unfreiwillig komischen Ergebnissen. Dieses Verfahren wurde im Laufe der Jahre verfeinert, verworfen und neu entwickelt, so dass sich heute auf eine Reihe von verschiedenen Ansätzen zur MÜ zurückblicken lässt. Die wichtigsten Methoden sollen in den folgenden Abschnitten erläutert werden.

1.4.1 Wort für Wort

Diese Form der Übersetzung ist die älteste und zugleich einfachste MÜ-Methode. Hierbei erfolgt eine einfache direkte Übertragung Wort für Wort, wobei die Anzahl und Stellung der Worte gleich bleibt. Dabei werden der Satzzusammenhang, Satzaufbau und Wortfunktion nicht berücksichtigt, weshalb die Übersetzungsergebnisse auch entsprechend fehlerhaft sind. Das Problem hierbei ist die Mehrdeutigkeit der Satzelemente, denn ein Wort kann je nach Kontext verschiedene Bedeutungen und Funktionen annehmen. Auf dieser reinen Wortebene kann nicht effizient gearbeitet werden und dem Anwender eines solchen MÜ-Systems entsteht mehr Korrekturaufwand als Nutzen.

1.4.2 Satzteile

Hier wird die Übersetzung auf eine etwas höhere Ebene verlagert: statt der einzelnen Wörter werden jetzt auch größere Einheiten, die Phrasen, berücksichtigt. Ganze Satzteile, wie die Nominalphrase der neue Rechner, werden als komplexe Strukturen direkt in die Zielsprache übernommen. Jedoch liegt auch hier erneut das Problem der Mehrdeutigkeit vor, denn auch eine Phrase kann natürlich, je nach Kontext, verschiedene Bedeutungen und Funktionen annehmen.

Beispiel: Der neue Rechner arbeitet einwandfrei.

Der neue Rechner verkaufende Mitarbeiter steht dort hinten .

Es zeigt sich, dass auch auf dieser Ebene noch nicht ausreichend Daten für eine umfassende Analyse der Satzbedeutung zur Verfügung stehen. Das führt dazu, dass ohne eine genaue Sprachanalyse Bestandteile eines Satzes nicht richtig erkannt und somit nicht richtig übersetzt werden können.

1.4.3 Transfer

Hierbei handelt es sich um eine klassische indirekte MÜ-Methode in drei Schritten – Analyse, Transfer und Generierung. Die Gesamtstrukturen der ausgangssprachigen Sätze werden analysiert und durch eine Generierungsgrammatik und entsprechende Lexika in die Zielsprache transferiert. Der zu übersetzende Text wird dabei üblicherweise in einer Baumstruktur dargestellt, aus der semantische Strukturen abgeleitet werden und durch eine abstrakte Repräsentation in die Zielsprache übertragen werden. Der Zieltext wird generiert, indem aus den Strukturen Sätze hinsichtlich der grammatischen Regeln gebildet werden.

[...]

^[1] Uta Seewald-Heeg, Tätigkeitsfelder im Wandel. Vorwort zum Band. Maschinelle Übersetzung und XML im Übersetzungsprozess. Berlin 2008. S. 10

^[2] Vgl. hierzu Seewald-Heeg, Uta, Tätigkeitsfelder im Wandel. S. 7-10

^[3] Vgl. hierzu Markus Ramlow, Maschinelle Übersetzungssysteme im Vergleich. Maschinelle Übersetzung und XML im Übersetzungsprozess. Berlin 2008. S. 30

^[4] Vgl. hierzu Seewald-Heeg, Uta, Tätigkeitsfelder im Wandel, S. 10

^[5] Vgl. hierzu Ramlow, Markus, Maschinelle Übersetzungssysteme im Vergleich. S. 33-34 und

http://www.tekom.de/index_neu.jsp?url=/servlet/ControllerGUI?action=voll&id=720

^[6] Vgl. hierzu ebd.