In unserer dreiteiligen Blog-Serie "Machine Translation" möchten wir Ihnen verschiedene Aspekte der maschinellen Übersetzung (MÜ) vorstellen. In diesem ersten Teil erläutern wir, wie machinte translation bei kothes eingesetzt wird. Außerdem geben wir Ihnen einen Überblick über die Faktoren, die die Qualität von maschineller Übersetzung maßgeblich beeinflussen.
Online-Übersetzungsdienste wie GoogleTranslate oder DeepL bieten eine Möglichkeit, Texte schnell und unkompliziert in eine andere Sprache zu übersetzen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Kurze Bearbeitungszeiten und geringe Kosten im Vergleich zu einer Übersetzung durch den Menschen klingen verlockend. Doch liefern diese Systeme keine perfekten Übersetzungen. Im Gegenteil: Lustige Fehlübersetzungen wie beispielsweise die „nuclear soap“ für Kernseife sind wohl den meisten schon einmal untergekommen. Und so stellt sich die Frage, wie maschinelle Übersetzung eingesetzt werden kann, wenn hohe Qualitätsansprüche an das Endprodukt bestehen wie beispielsweise bei einer Fachtextübersetzung. Im Folgenden erklären wir, welche Schritte sich im maschinellen Übersetzungsprozess ändern und was es im Vorfeld zu beachten gilt.
Der Einsatz von Machine Translation erfolgt im Übersetzungsprozess über eine Anbindung an das Übersetzungsmanagementsystem. Diese Schnittstelle ermöglicht es, Texte, die noch nicht im kundenspezifischen Übersetzungsspeicher (translation memory) des Systems vorhanden sind, automatisch übersetzen zu lassen. Textbausteine aus vorigen Übersetzungen können somit auch weiterhin wiederverwendet werden. Welche Inhalte dabei aus dem Übersetzungsspeicher und welche von der Maschine gezogen werden, lässt sich individuell einstellen. Um jedoch zu verhindern, dass unpassende Übersetzungen wiederverwendet werden, empfehlen wir, die Qualität des Übersetzungsspeichers vorher zu prüfen.
Wie eingangs angedeutet, kann die Maschine keine perfekten Übersetzungen liefern. Daher führen wir nach der automatischen Übersetzung das sogenannte Post-Editing durch. Ziel des Post-Editing ist es, die Fehler der Maschine zu korrigieren und somit eine Übersetzung zu erzeugen, die den Anforderungen des Kunden gerecht wird. Dabei prüft der Posteditor die ihm vom System vorgeschlagenen Übersetzungen und passt diese in Grammatik, Rechtschreibung und Stil sowie nach kundenspezifischen Vorgaben wie beispielsweise Fachterminologie an. Zahlreiche Studien dazu zeigen, dass der Durchsatz beim Post-Editing (je nach Qualität der maschinellen Übersetzungsergebnisse) im Vergleich zu einer Neuübersetzung merklich höher sein kann. Im Anschluss an das Post-Editing erfolgt wie im regulären Übersetzungsprozess eine automatische Prüfung und – sofern gewünscht – eine Prüfung nach dem 4-Augen-Prinzip, denn das Post-Editing dient nicht als Ersatz für eine Prüfung durch eine weitere Person. Die posteditierten und ggf. geprüften Textbausteine werden im Anschluss im Übersetzungsspeicher abgelegt und können beim nächsten Übersetzungsauftrag wiederverwendet werden. So gewähren wir als Übersetzungsdienstleister weiterhin eine hohe Qualität bei Ihren Übersetzungen.
Bevor die maschinelle Übersetzung jedoch erfolgreich eingesetzt werden kann, müssen einige Punkte im Vorfeld geklärt werden, denn die Qualität der Übersetzungsergebnisse wird durch verschiedene Faktoren bestimmt. Kunden sollten sich daher ihrer Erwartungen und Möglichkeiten bewusst sein, damit sie am Ende keine bösen Überraschungen erleben. So sollte geklärt werden, welche Textsorten in welche Sprachen übersetzt werden sollen. Die maschinelle Übersetzung erzielt beispielsweise bei Sprachen, die einander ähnlich sind, wie etwa Deutsch und Englisch, bessere Ergebnisse als bei Sprachpaaren wie Russisch und Chinesisch. In Bezug auf die Textsorten eignen sich Fachtexte wie z. B. Bedienungs- oder Serviceanleitungen, sofern sie gemäß einem Leitfaden leicht verständlich sowie konsistent geschrieben sind, besonders gut. Marketingtexte eignen sich hingegen weniger, da sie sich durch einen kreativen Sprachstil auszeichnen, mit dem die Maschine nicht immer umgehen kann. Des Weiteren ist bei der Betrachtung der Ausgangstexte zu beachten, dass die Qualität maßgeblich das Ergebnis der maschinellen Übersetzung bedingt. Der in der Informatik gerne verwendete Spruch „garbage in, garbage out“ bewahrheitet sich auch hier. Die Maschine ist (leider) nicht fähig, einen schlechten Ausgangstext in eine qualitativ hochwertige Übersetzung zu verwandeln. Ein schlechtes Machine Translation-Ergebnis bedeutet vor allem auch mehr Aufwand beim Post-Editing. Frust über Mehrarbeit bei vergleichsweise unangemessener Bezahlung auf Seiten der Posteditoren und das Verfehlen der Einsparziele auf Kundenseite können die Folge sein.
Darüber hinaus stellt sich noch die Frage nach dem einzusetzenden Übersetzungssystem, der sogenannten „Engine“. Hierbei kann zwischen „generisch“ und „trainierbar“ gewählt werden. Generische Systeme wie DeepL oder GoogleTranslate werden vom jeweiligen Anbieter mit Daten aus den verschiedensten Bereichen trainiert. Die Übersetzungen klingen sehr natürlich, können jedoch nicht immer fachspezifische Inhalte korrekt wiedergeben. Im Vergleich dazu werden trainierbare Engines mit den eigenen Daten des Unternehmens trainiert. Dadurch können fachspezifische Terminologie und kundenspezifische Stilvorgaben berücksichtigt werden. Jedoch werden für das Training einer solchen Engine sowohl sehr große Datenmengen als auch eine entsprechende IT-Infrastruktur benötigt. Wir verfügen bereits über die entsprechenden Übersetzungssysteme, sodass bei Ihnen keine weiteren Anschaffungskosten entstehen, wenn Sie in Zukunft auf Machine Translation umsteigen möchten. Welche Art der Engine sich im Einzelfall lohnt, hängt von mehreren Faktoren ab, wie den eigenen Qualitätsansprüchen, Textsorten, Sprachrichtungen sowie Übersetzungsvolumina.
Einen detaillierten Einblick in die Besonderheiten der verschiedenen maschinellen Übersetzungssysteme stellen wir im zweiten Teil unserer Blogreihe zu Machine Translation vor. Und in unserem Beitrag Machine Translation auf einen Blick haben wir die wichtigsten Fakten zum Thema nochmal in einem FAQ für Sie zusammengefasst.
Wir unterstützen Sie gerne auch jetzt schon bei der Abwägung der Faktoren zum Einsatz von maschineller Übersetzung und stehen Ihnen mit unserem Know-how beratend zur Seite. Kontaktieren Sie uns gerne.