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Maschinelle Übersetzung

Bei maschineller Übersetzung wird ein Text mithilfe eines Computers oder KI-Systems ohne menschliche Interaktion übersetzt.

What to expect.

Maschinelle Übersetzung (MT) hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und gehört heute zum Standardrepertoire eines Übersetzungsbüros. In der Branche wird sogar erwartet, dass KI-generierte Übersetzungen künftig die Qualität menschlicher Übersetzungen erreichen können.

Das könnte bedeuten, dass menschliche Übersetzer auch bei Fachübersetzungen eines Tages ersetzt werden. Bis dahin dürfte es jedoch noch dauern, denn rein maschinelle Übersetzungssysteme ohne menschliche Unterstützung sind weiterhin zu fehleranfällig. Wie wird maschinelle Übersetzung also heute sinnvoll eingesetzt?

Maschinelle Übersetzung ist heute Teil moderner Sprachworkflows. Für Unternehmen mit großen Textmengen, engen Fristen oder regelmäßig aktualisierten Inhalten kann sie Bearbeitungszeiten verkürzen und Skalierbarkeit verbessern.

Dennoch bleibt maschinelle Übersetzung ohne menschliche Validierung anfällig für Kontextfehler, Terminologieabweichungen, Nuancenverlust und Compliance-Risiken. Der sicherste Ansatz kombiniert sie mit professionellem Post-Editing, freigegebenen Glossaren und klar definierten Qualitätskriterien.

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What you can expect from
Machine translation?

Maschinelle Übersetzung kann mehrsprachige Projekte beschleunigen, wiederkehrenden Aufwand reduzieren und Teams bei großen Inhaltsmengen unterstützen.

Die finale Qualität hängt jedoch weiterhin von drei zentralen Faktoren ab: der Qualität des Ausgangstextes, der Eignung der Engine für das Fachgebiet und dem Umfang der menschlichen Prüfung nach der Übersetzung.

Deshalb lautet die richtige Frage nicht, ob maschinelle Übersetzung Übersetzer ersetzt. Entscheidend ist, wann sie eingesetzt wird und wie viel Post-Editing erforderlich ist.

Maschinelle Übersetzung für Unternehmen

Maschinelle Übersetzung nutzt Software oder KI, um Text im ersten Entwurf ohne menschlichen Eingriff zu übersetzen. Ihr geschäftlicher Nutzen entsteht vor allem dann, wenn die Technologie in einen Prozess mit freigegebener Terminologie, klaren Qualitätszielen und einer dem Risikoniveau des Inhalts angepassten menschlichen Prüfung eingebunden wird.

GFT unterstützt Unternehmen dabei, maschinelle Übersetzung kontrolliert einzusetzen – mit Post-Editing durch Experten, Terminologiemanagement und Workflows für technische, operative, interne und kundenorientierte Inhalte.

Regelbasierte Systeme

Regelbasierte Systeme verwenden Grammatiken, Wörterbücher und vordefinierte linguistische Regeln, um Übersetzungen zu erzeugen. Sie können nützlich sein, wenn Terminologiekontrolle stark ausgeprägt und das Fachgebiet klar strukturiert ist, klingen aber häufig weniger natürlich.

Ihr wichtigster Vorteil ist lexikalische Konsistenz. Ihre größte Einschränkung liegt in Flüssigkeit und kontextueller Anpassungsfähigkeit.

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Statistische MT-Systeme

Statistische Systeme lernen aus großen zweisprachigen Datensätzen und wählen Übersetzungen anhand von Wahrscheinlichkeiten aus. Sie erzeugen meist flüssigere Ergebnisse als regelbasierte Systeme, sind bei spezialisierter Terminologie jedoch weniger zuverlässig.

Heute spielen sie eine geringere Rolle als neuronale maschinelle Übersetzung, bleiben aber hilfreich, um die technologische Entwicklung zu verstehen.

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Neuronale MT-Systeme

Neuronale maschinelle Übersetzung nutzt neuronale Netze, die mit großen Datensätzen trainiert werden, um Kontext, Sprachmuster und Beziehungen zwischen Sätzen zu interpretieren.

Für viele Sprachpaare ist sie derzeit der leistungsfähigste Ansatz. Dennoch beseitigt sie nicht das Risiko von Auslassungen, falscher Terminologie, Halluzinationen oder unzureichender Nuancenbehandlung, insbesondere bei Fachinhalten.

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Maschinelle Übersetzung vs. Translation Memory

Maschinelle Übersetzung erzeugt eine neue Übersetzung mithilfe eines Sprachmodells. Translation Memory nutzt bereits freigegebene Segmente aus früheren Projekten wieder, um menschliche Übersetzer zu unterstützen.

In einem professionellen Workflow ergänzen sich beide Technologien. Translation Memory stärkt Konsistenz und Wiederverwendung; maschinelle Übersetzung beschleunigt die Produktion, wenn sie mit menschlicher Prüfung kombiniert wird.

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The prerequisites for high-quality machine translations

Eine zentrale Voraussetzung für hochwertige maschinelle Übersetzung ist die Qualität Ihres Ausgangstextes. Enthält er bereits zahlreiche Fehler, werden diese von der KI in die Zielsprache übertragen. Dabei geht es nicht nur um korrekte Grammatik, fehlerfreie Rechtschreibung oder Zeichensetzung. Übersetzungsgerechtes Schreiben ist besonders hilfreich, weil es manche Fehler von vornherein vermeidet. Dazu gehört auch gutes Terminologiemanagement im Unternehmen, das umfassend in einer Datenbank dokumentiert ist.

Während übersetzungsgerechtes Schreiben bereits bei Humanübersetzungen ein wichtiger Faktor für Übersetzungsqualität ist, spielt es bei maschineller Übersetzung eine noch größere Rolle. Je strukturierter und logischer ein Ausgangstext aufgebaut ist, desto weniger Probleme hat ein maschinelles Übersetzungssystem damit, ihn korrekt in der Zielsprache wiederzugeben.

Professional reviewing multilingual content on a laptop for a machine translation workflow

Wie Engines für maschinelle Übersetzung lernen

Engines für maschinelle Übersetzung verbessern sich durch relevante, bereinigte zweisprachige Daten. Nicht allein die Datenmenge ist entscheidend, sondern vor allem die Datenqualität und die Nähe zu Ihrem Fachgebiet.

Für Unternehmensinhalte benötigt eine gut konfigurierte Engine freigegebene Terminologie, reale Branchenbeispiele und Qualitätsziele, die auf den späteren Verwendungszweck des Textes abgestimmt sind.

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Engine-Training

Das Training einer Engine für maschinelle Übersetzung bedeutet, sie mit hochwertigen Satzpaaren aus Ausgangs- und Zieltexten zu versorgen. Je besser die Daten sind, desto nützlicher wird das Ergebnis für Ihr Fachgebiet.

Nicht jedes Projekt erfordert eine eigene Engine. Je spezialisierter die Inhalte jedoch sind, desto größer kann der Nutzen einer Anpassung sein.

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Post-Editing nach ISO 18587

Post-Editing ist die professionelle Prüfung und Bearbeitung von Texten, die durch maschinelle Übersetzung erzeugt wurden. ISO 18587 legt Anforderungen an das Post-Editing maschinell übersetzter Inhalte fest und betont den Bedarf an qualifizierten Linguisten, klaren Prozessen und definierten Qualitätszielen.

Für Unternehmen bedeutet das: Die Geschwindigkeit der Technologie muss durch sprachliche Verantwortung abgesichert werden.

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Light Post-Editing

Light Post-Editing korrigiert kritische Fehler bei Bedeutung, Terminologie oder Lesbarkeit, zielt aber nicht darauf ab, das stilistische Niveau einer vollständig menschlichen Übersetzung zu erreichen.

Es eignet sich für interne Inhalte, kurzlebige Dokumentation oder Workflows, bei denen schnelles und ausreichendes Verständnis im Vordergrund steht.

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Full Post-Editing

Full Post-Editing überarbeitet den Text so weit, bis er ein Qualitätsniveau erreicht, das einer professionellen Übersetzung für Veröffentlichung, externe Kommunikation oder sensible Dokumentation nahekommt.

Es ist die richtige Wahl, wenn Markenwirkung, Kundenerlebnis, Compliance oder operative Risiken keine Kompromisse zulassen.

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Machine translation with full post-editing

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Limits of machine translation.

Tatsächlich sind Systeme für maschinelle Übersetzung (MT) inzwischen so weit entwickelt, dass die maschinelle Übersetzung allgemeinsprachlicher Ausgangstexte nahezu fehlerfrei funktionieren kann. Grundvoraussetzung ist, dass die KI mit großen Datensätzen trainiert wurde. Dennoch kann selbst das beste MT-System nicht garantieren, dass ein maschinell übersetzter Text fehlerfrei ist. In vielen Bereichen spielt der menschliche Faktor weiterhin die wichtigste Rolle. Übersetzungsfehler sind besonders wahrscheinlich, wenn die Betreiber des MT-Systems die Zielsprache kaum oder gar nicht beherrschen.

Fehlerquelle: Homographe

Eine große Gefahr maschinell übersetzter Texte liegt in einem unscheinbaren Detail: Homographen. Das sind Wörter, die gleich geschrieben werden, aber unterschiedliche Bedeutungen haben. Viele regelbasierte und statistische MT-Systeme können die richtige Bedeutung eines Homographs in solchen Fällen nicht tatsächlich interpretieren – ob eine Übersetzung korrekt ist, bleibt daher dem Zufall überlassen. Hier einige Beispiele:

Wort1. Bedeutung2. Bedeutung
Bankein Finanzinstituteine Sitzgelegenheit
Schlosshistorisches GebäudeMechanismus zum Verschließen
Mutterweibliche Elternpersonein Befestigungselement
AnhaltenStoppenandauern/fortbestehen
MontageWochentag im PluralZusammenbau, Montage

Neuronale maschinelle Übersetzungssysteme bilden eine Ausnahme bei der Fehleranfälligkeit im Zusammenhang mit Homographen. Wenn diese Systeme zuvor trainiert und mit großen Datensätzen versorgt wurden, können sie verschiedene Bedeutungen eines Homographs meist deutlich besser unterscheiden. Sie erschließen die passende Bedeutung aus dem Kontext und übertragen sie anschließend in das richtige Äquivalent der Zielsprache.

Probleme und Chancen von MT-Systemen bei Fachübersetzungen

Grundsätzlich steigt das Risiko schwerwiegender Fehler bei Fachübersetzungen bereits durch die mögliche fehlerhafte Anwendung des Systems für maschinelle Übersetzung. Außerdem sind maschinelle Übersetzungen für Texte aus Marketing oder Literatur nur eingeschränkt geeignet, unabhängig von Erfahrung und Kompetenz des Anwenders. Sprachliche Nuancen, Redewendungen und Wortspiele gehen dabei häufig vollständig verloren. Ein literarisches Meisterwerk auf Japanisch kann dann in der deutschen Fassung zu einem emotionslosen Roman werden.

Die maschinelle Übersetzung juristischer, technischer oder medizinischer Texte ist möglich. Wir raten jedoch davon ab, maschinelle Übersetzung ohne anschließendes Korrektorat oder Post-Editing einzusetzen: Das Risiko daraus entstehender Übersetzungsfehler ist hoch. Zudem bestehen im Bereich maschineller Übersetzung weiterhin rechtliche Unsicherheiten. Wer übernimmt beispielsweise Verantwortung und Haftung für Personen- oder Sachschäden, die durch einen Fehler in einem maschinell übersetzten Text entstehen? Wenn Sie dieses unsichere Terrain vermeiden möchten, sollten Sie wahrscheinlich auf die Leistungen eines menschlichen Übersetzers setzen.

Trotzdem bietet maschinelle Übersetzung in vielen dieser Fachbereiche enormes Potenzial. Neuronale maschinelle Übersetzung mit anschließendem Post-Editing durch einen Fachexperten ist bereits eine praktikable und sinnvolle Alternative zur rein menschlichen Übersetzung.

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Maschinelle Übersetzung ist die automatische Übersetzung von Texten mithilfe von KI oder computergestützten Systemen. Im ersten Übersetzungsschritt erfolgt sie ohne menschlichen Eingriff. Für professionelle Anwendungen wird sie häufig mit Post-Editing und Terminologiekontrolle kombiniert.

Es gibt vor allem regelbasierte, statistische und neuronale maschinelle Übersetzung. Neuronale maschinelle Übersetzung ist heute meist am leistungsfähigsten, weil sie Kontext und Satzbeziehungen stärker berücksichtigt als frühere Systeme. Dennoch bleibt menschliche Prüfung bei Fachtexten wichtig.

Maschinelle Übersetzung kann bei allgemeinen Inhalten gute Ergebnisse liefern. Bei spezialisierten, sensiblen oder regulierten Texten bleibt sie jedoch fehleranfällig. Für professionelle Nutzung sind Post-Editing durch qualifizierte Linguisten, freigegebene Terminologie und klare Qualitätskriterien entscheidend.

Post-Editing ist die Prüfung und Korrektur maschinell übersetzter Inhalte durch einen professionellen Übersetzer oder Fachexperten. Dabei werden Bedeutung, Terminologie, Vollständigkeit, Stil und Lesbarkeit verbessert. Je nach Zweck kann Light Post-Editing oder Full Post-Editing sinnvoll sein.



Maschinelle Übersetzung erzeugt automatisch neue Übersetzungen. Ein Translation Memory speichert bereits geprüfte Übersetzungssegmente und stellt sie menschlichen Übersetzern zur Wiederverwendung bereit. Beide Technologien können sich ergänzen: MT beschleunigt, Translation Memory stärkt Konsistenz.

Maschinelle Übersetzung eignet sich für große Textmengen, interne Dokumente, regelmäßig aktualisierte Inhalte oder zeitkritische Projekte. Für hochwertige, kundenorientierte oder fachlich sensible Inhalte sollte sie immer mit professionellem Post-Editing und Terminologiemanagement kombiniert werden.

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