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Maschinelle Übersetzung

Maschinelle Übersetzung bezeichnet die Übersetzung eines Textes durch einen Computer (oder eine KI) ohne menschliche Interaktion.

Was Sie erwartet.

Die maschinelle Übersetzung (MT) hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und ist heute ein unverzichtbarer Bestandteil des Standardrepertoires eines Übersetzungsbüros. Die Branche vermutet sogar, dass KI-generierte Übersetzungen bald die Qualität menschlicher Übersetzungen erreichen werden. Dies könnte bedeuten, dass menschliche Übersetzer bald ersetzt werden, selbst in der Fachübersetzung. Dies könnte jedoch noch in weiter Ferne liegen, da rein maschinelle Übersetzungssysteme ohne menschliche Unterstützung noch zu fehleranfällig sind. Wie wird die maschinelle Übersetzung also derzeit effektiv eingesetzt?

Hier erfahren Sie mehr über die Vor- und Nachteile der verschiedenen vollautomatischen MT-Systeme und wie hochwertige maschinelle Übersetzungen mit unserem speziell entwickelten Korrekturservice möglich sind.

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Was ist
maschinelle Übersetzung?

Maschinelle Übersetzung beinhaltet die Übersetzung eines Textes mithilfe eines Computers (oder einer KI) ohne menschliche Interaktion. Die dafür verwendeten Werkzeuge werden als maschinelle Übersetzungssysteme bezeichnet, die sich in ihrer Funktionsweise erheblich unterscheiden. Diese Systeme werden derzeit in drei verschiedene Ansätze der maschinellen Übersetzung unterteilt: statistische, regelbasierte und neuronale maschinelle Übersetzung.

Regelbasierte MT-Systeme

Regelbasierte maschinelle Übersetzungssysteme (MT) funktionieren durch eine Kombination aus Sprachalgorithmen, Grammatik und Wörterbüchern des allgemeinen Wortschatzes. Sie analysieren und bewerten Texte eigenständig. Das System verwendet somit Wörter für die maschinelle Übersetzung nach vordefinierten linguistischen Regeln – und verlässt sich nicht auf statistisch am häufigsten verwendete Wörter.

Regelbasierte Systeme können zudem durch menschlich gepflegte Terminologie und individuell definierte Regeln verbessert und weiterentwickelt werden. Dazu gehört beispielsweise die Integration spezifischer Wörterbücher für Fachvokabular. Bei der maschinellen Übersetzung mit regelbasierten Systemen führt dies im Allgemeinen zu konsistenten Übersetzungen mit präziser Terminologie. Dies geht jedoch zulasten des Textflusses und der Lesbarkeit.

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Statistische MT-Systeme

Statistische maschinelle Übersetzungssysteme (MT) müssen bereits vor ihrer allerersten maschinellen Übersetzung mit großen Mengen an Ausgangs- und Zieltexten gefüllt werden. Erst dann können sie eigenständig arbeiten. Diese Anforderung kann sich als erster Nachteil erweisen, wenn diese Daten nicht verfügbar sind. Anhand dieser großen Datensätze lernen diese Systeme, auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeit und Statistik zu übersetzen. Es werden keine linguistischen Methoden angewandt; stattdessen wird einfach analysiert, welche Übersetzung für ein bestimmtes Wort am häufigsten verwendet wird. Zusätzlich vergleichen sie, wie es in Verbindung mit anderen Wörtern (davor und danach) verwendet wird.

Diese Systeme liefern in der Regel flüssigere, aber weniger konsistente Übersetzungen. Die statistische maschinelle Übersetzung eignet sich gut für allgemeinsprachliche Übersetzungen. Aufgrund mangelnder Terminologiekonsistenz weist sie jedoch Schwächen bei Fachübersetzungen auf, beispielsweise in den Bereichen Technik oder Medizin.

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Neuronale MT-Systeme

Neuronale maschinelle Übersetzungssysteme (NMT) gehören zu den vielversprechendsten Entwicklungen in der maschinellen Übersetzung. Diese Systeme basieren auf Deep Learning – die Maschine lernt das Übersetzen mithilfe ihres großen neuronalen Netzes und durch die Analyse einer riesigen Anzahl zuvor übersetzter Texte. Die Verarbeitungseinheiten und Algorithmen sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Anstatt Wort für Wort zu übersetzen, versucht das System, den Text zu verstehen und den gesamten Kontext des Satzes in die Zielsprache zu übertragen. Ein trainiertes NMT-System kann Muster im Text leicht erkennen und kontextuelle Hinweise finden, die dann zu einer angemessenen Übersetzung führen.

Für viele Sprachpaare liefert die neuronale maschinelle Übersetzung mittlerweile deutlich bessere Ergebnisse als ihre beiden Vorgänger, die regelbasierte und die statistische maschinelle Übersetzung. Doch auch diese neueren Systeme sind nicht fehlerfrei, weshalb wir stets eine menschliche Überprüfung maschinell übersetzter Texte empfehlen.

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Was ist der Unterschied zu Translation-Memory-Systemen?

Maschinelle Übersetzung ist ein vollautomatischer Übersetzungsprozess unter Verwendung eines Übersetzungstools. Derzeit erreichen maschinell übersetzte Texte noch nicht die Qualität einer menschlichen Übersetzung. Daher folgt auf jede maschinelle Übersetzung ein professionelles Korrekturlesen oder Post-Editing durch einen Fachübersetzer.

Ein Translation Memory hingegen unterstützt den Übersetzer im Übersetzungsprozess. Der Übersetzer bleibt der ursprüngliche Autor der Übersetzung und nutzt das Translation Memory lediglich als Hilfsmittel. Basierend auf Daten aus vergangenen Projekten in derselben Sprache schlägt das TM mögliche Übersetzungen vor, die der Übersetzer dann in seinen Zieltext übernehmen kann.

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Die Voraussetzungen für hochwertige maschinelle Übersetzungen

Eine wesentliche Voraussetzung für eine hochwertige maschinelle Übersetzung ist die Qualität Ihres Ausgangstextes. Wenn dieser bereits zahlreiche Fehler enthält, werden diese von der KI in die Zielsprache übernommen. Dabei geht es nicht nur um korrekte Grammatik, fehlerfreie Rechtschreibung oder Zeichensetzung. Übersetzungsgerechtes Schreiben ist besonders hilfreich, da es verhindert, dass manche Fehler überhaupt erst entstehen. Dazu gehört auch ein gutes Terminologiemanagement in Ihrem Unternehmen, das umfassend in einer Datenbank dokumentiert ist.

Während übersetzungsgerechtes Schreiben bereits bei der menschlichen Übersetzung ein entscheidender Faktor für die Übersetzungsqualität ist, spielt es bei der maschinellen Übersetzung eine noch größere Rolle. Je strukturierter und logischer ein Ausgangstext ist, desto weniger Probleme hat ein maschinelles Übersetzungssystem damit, ihn präzise in die Zielsprache zu übertragen.

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Maschinelle Übersetzungs-Engines: Wie Maschinen das Übersetzen lernen

Hochwertige Ausgangs- und Zieltexte sind auch von Vorteil, um das System überhaupt für das Übersetzen zu trainieren. Ein neuronales maschinelles Übersetzungssystem benötigt bis zu 500.000 Sätze in der Ausgangs- und Zielsprache, um eine Engine für die entsprechende Sprachrichtung (z. B. Deutsch –> Englisch) einzurichten. Erst dann ist eine vollautomatische maschinelle Übersetzung möglich. Dies bedeutet auch, dass Sie eine weitere trainierte Engine für die umgekehrte Sprachrichtung benötigen.

Die Grundregel für das Training dieser maschinellen Übersetzungs-Engines lautet, dass ein paar hochwertige Datenpunkte hilfreicher sind als doppelt so viele von geringerer Qualität. Doch selbst beste Voraussetzungen garantieren keine fehlerfreien maschinellen Übersetzungen. Wir empfehlen, nach jeder maschinellen Übersetzung ein Korrekturlesen durch einen menschlichen Übersetzer durchführen zu lassen – ein Prozess, der als Post-Editing bezeichnet wird.

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Maschinelle Übersetzung mit Post-Editing nach DIN EN ISO 18587

Post-Editing beschreibt die Überprüfung und Überarbeitung von maschinell übersetzten Texten. Ein menschlicher Übersetzer korrigiert stilistische und semantische Fehler in der Übersetzung. Dieser Prozess vermeidet viele der Probleme, die mit maschinellen Übersetzungssystemen verbunden sind. Ein professioneller Korrektor kann Fehler in maschinell übersetzten Texten identifizieren und beseitigen, wenn diese gründlich überprüft werden.

Spezifische Anforderungen an diesen Prozess sind in der Norm DIN EN ISO 18587 festgelegt. Gemäß dieser Norm muss ein qualifizierter Fachübersetzer das Korrekturlesen oder Post-Editing durchführen. Idealerweise verfügt dieser über Erfahrung als Korrektor und ist der maschinellen Übersetzung gegenüber unvoreingenommen. Eine detaillierte Liste aller erforderlichen Qualifikationen findet sich in der Norm selbst.

Inzwischen wird zwischen zwei Arten des Post-Editings unterschieden: Light Post-Editing und Full Post-Editing.

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Light Post-Editing

„Light“ Post-Editing beinhaltet das schnelle Bearbeiten und Korrigieren der maschinellen Übersetzung. Das Ergebnis ist ein verständlicher und sachlich richtiger Text. Er erreicht jedoch nicht zwangsläufig, oder nur selten, die Qualität einer menschlichen Übersetzung.

Stilistisch oder inhaltlich werden bei diesem Bearbeitungsprozess kaum Änderungen vorgenommen, solange der Text gut verständlich bleibt. Diese Übersetzungen sind daher nicht für die Augen der Kunden bestimmt, sondern primär für den unternehmensinternen Gebrauch.

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Full Post-Editing

Beim „Full“ Post-Editing überprüft und korrigiert der Lektor den maschinell übersetzten Text so gründlich, dass er im Idealfall nicht mehr von einer menschlichen Übersetzung zu unterscheiden ist. Dennoch bleiben große Teile der maschinellen Übersetzung unberührt. Andernfalls wäre der Aufwand im Vergleich zu einer Standardübersetzung durch einen Menschen zu gering und nicht lohnenswert.

Das Endergebnis der maschinellen Übersetzung nach dem Full Post-Editing muss nicht nur verständlich, sondern auch stilistisch angemessen sein. Idealerweise sollte der maschinell übersetzte Fachtext dann mit rein menschlichen Übersetzungen vergleichbar sein. Derzeit können maschinelle Übersetzungssysteme jedoch aus eigener Kraft noch nicht das Qualitätsniveau menschlicher Übersetzungen erreichen. Es fehlt ihnen insbesondere die Fähigkeit, sprachliche Nuancen in der Zielsprache präzise wiederzugeben. Dies ist auch der Grund, warum maschinelle Übersetzungssysteme derzeit keine Option für Marketing- oder Literaturübersetzungen sind.

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Maschinelle Übersetzung mit vollständiger Nachbearbeitung

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Grenzen der maschinellen Übersetzung.

Tatsächlich sind maschinelle Übersetzungssysteme (MT) inzwischen so weit fortgeschritten, dass die maschinelle Übersetzung von allgemeinsprachlichen Ausgangstexten fast fehlerfrei funktioniert. Eine Grundvoraussetzung ist, dass die KI mit großen Datensätzen trainiert wird. Doch selbst das beste MT-System kann nicht garantieren, dass ein maschinell übersetzter Text fehlerfrei ist. In vielen Bereichen spielt der menschliche Faktor nach wie vor die wichtigste Rolle. Übersetzungsfehler sind besonders wahrscheinlich, wenn die Bediener des MT-Systems die Zielsprache kaum oder gar nicht beherrschen.

Fehlerquelle: Homographen

Eine große Gefahr bei maschinell übersetzten Texten liegt in einem unscheinbaren Detail: Homographen. Das sind Wörter, die die gleiche Schreibweise, aber unterschiedliche Bedeutungen haben. Viele regelbasierte und statistische MT-Systeme können in solchen Fällen die korrekte Bedeutung eines Homographen nicht wirklich interpretieren – ob eine Übersetzung korrekt ist, ist daher reine Glückssache. Hier sind einige Beispiele:

Wort1. Bedeutung2. Bedeutung
übersetzenin eine andere Sprache übertragenans andere Ufer fahren
modernzeitgemäß (Adj.)faulen (Verb)
siebenZahlfiltern, aussieben (Verb)
BugSchiffsteilProgrammfehler (ins Deutsche übersetzt)
MontageWochentag (Plural)Zusammenbau (eingedeutscht)

Neuronale maschinelle Übersetzungssysteme stellen eine Ausnahme von der Fehleranfälligkeit bei Homographen dar. Wenn diese Systeme zuvor trainiert und mit großen Datensätzen gefüttert wurden, können sie leicht zwischen den verschiedenen Bedeutungen eines Homographen unterscheiden. Sie leiten die passende Bedeutung aus dem Kontext ab und übersetzen sie dann in das korrekte Äquivalent in der Zielsprache.

Probleme und Chancen von MT-Systemen bei Fachübersetzungen

Generell ist das Risiko schwerwiegender Fehler bei Fachübersetzungen allein schon durch die Gefahr einer fehlerhaften Anwendung des maschinellen Übersetzungssystems (MT) erhöht. Darüber hinaus sind maschinelle Übersetzungen für Texte aus den Bereichen Marketing oder Literatur kaum zu gebrauchen, unabhängig von den Fähigkeiten und der Erfahrung des Bedieners. Das liegt daran, dass sprachliche Nuancen, Redewendungen und Wortspiele dabei oft völlig verloren gehen. Ein literarisches Meisterwerk im Japanischen kann dann zu einem emotionslosen Roman im Deutschen verkommen.

Die maschinelle Übersetzung von juristischen, technischen oder medizinischen Texten ist möglich. Wir raten jedoch von einer maschinellen Übersetzung ohne anschließendes Korrekturlesen ab: Sie tragen ein hohes Risiko für daraus resultierende Übersetzungsfehler. Zudem bestehen im Bereich der maschinellen Übersetzung noch viele rechtliche Unsicherheiten. Wer übernimmt beispielsweise die Verantwortung und Haftung für Personen- oder Sachschäden, die aus einem Fehler in einem maschinell übersetzten Text resultieren? Wenn Sie sich lieber nicht auf dieses unsichere Terrain begeben möchten, sollten Sie wahrscheinlich auf die Dienste eines menschlichen Übersetzers vertrauen.

Trotzdem birgt die maschinelle Übersetzung in vielen dieser Fachbereiche ein enormes Potenzial. Die neuronale maschinelle Übersetzung mit anschließendem Post-Editing durch einen Fachexperten ist bereits heute eine praktikable und sinnvolle Alternative zur menschlichen Übersetzung.

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Maschinelle Übersetzung ist die automatisierte Übersetzung von Texten mithilfe von KI oder computerbasierten Systemen ohne menschliches Zutun während des ursprünglichen Übersetzungsprozesses.

Es gibt drei Hauptarten: regelbasierte MT, statistische MT und neuronale MT. Die neuronale maschinelle Übersetzung ist derzeit am weitesten fortgeschritten, da sie den Kontext berücksichtigt, anstatt Wort für Wort zu übersetzen.

Die maschinelle Übersetzung kann bei allgemeinen Inhalten gute Ergebnisse liefern, ist aber dennoch fehleranfällig, insbesondere bei spezialisierten oder sensiblen Texten. Eine menschliche Überprüfung ist unerlässlich, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Post-Editing ist der Prozess der Überprüfung und Korrektur von maschinell übersetzten Inhalten durch einen professionellen Übersetzer, um Genauigkeit, Klarheit und Stil zu verbessern.



Die maschinelle Übersetzung generiert automatisch neue Übersetzungen, während ein Translation Memory zuvor übersetzte Inhalte speichert und wiederverwendet, um menschliche Übersetzer zu unterstützen und Konsistenz zu gewährleisten.

Die maschinelle Übersetzung eignet sich für große Inhaltsmengen, interne Dokumente oder zeitkritische Projekte. Für hochwertige, kundenorientierte oder spezialisierte Inhalte sollte sie immer mit professionellem Post-Editing kombiniert werden.

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