Skip to main content

Das Volumen des weltweiten Übersetzungsmarktes steigt Jahr für Jahr exponentiell an. Doch nicht nur das Auftragsvolumen steigt, sondern auch die technischen Möglichkeiten und Anforderungen. Die Weiterentwicklung der speziellen Technologien für Übersetzer geht mit großen Schritten voran. In diesem Bereich hat die maschinelle Übersetzung (abgekürzt MÜ oder MT) wieder stark an Bedeutung gewonnen.

Der Übersetzungsmarkt heute

Heute müssen immer größere Textmengen in immer kürzerer Zeit übersetzt werden. MÜ kann dazu beitragen, die Produkteinführungszeiten auf den jeweiligen Zielmärkten zu verkürzen und den wachsenden Übersetzungsaufwand zu bewältigen. Mit Hilfe der maschinellen Übersetzung werden heute auch zahlreiche Texte (z.B. in der internen Kommunikation eines international tätigen Unternehmens) in andere Sprachen übertragen, für deren Übersetzung durch menschliche Übersetzer weder ausreichend Zeit noch angemessene Bezahlung kalkuliert werden können. Dazu zählt auch der große Bereich der Rohübersetzung zu Informationszwecken, wie sie von einer Vielzahl von Nutzern im Internet mit den teilweise kostenlos verfügbaren Systemen wie Google Translate oder Microsoft Translator verwendet wird.

Die Entwicklung von Übersetzungstechnologien und MÜ

Mehr noch als die Technologie haben sich jedoch die Anforderungen auf dem Übersetzungsmarkt verändert. Mit Beginn der Entwicklung der MÜ-Technologie in den 60er Jahren verbreitete sich eine große Euphorie, auf die Ernüchterung folgte, als sich zeigte, dass die hohen Erwartungen an die MÜ nicht erfüllt werden konnten. In der Folge verschob sich der Entwicklungsschwerpunkt hin zu Translation Memory-Systemen (TMS). Schon seit Jahren nutzen die meisten Übersetzer bei ihrer täglichen Arbeit Translation Memory-Systeme wie Across, Déjà Vu, memoQ, SDL Trados, usw., um bereits erstellte Übersetzungen wiederzuverwenden. Heute hat sich eine pragmatischere Herangehensweise durchgesetzt, denn man betrachtet maschinelle Übersetzung differenzierter und schätzt sie als nützliches Hilfsmittel, das nicht den menschlichen Übersetzer ersetzen, sondern seine Arbeit, zusammen mit den Translation Memory-Systemen, unterstützen soll.

Technologie-Überblick

Versucht man sich einen Überblick zu verschaffen, was auf dem Markt an maschinellen Übersetzungswerkzeugen angeboten wird, so stößt man auf eine Vielzahl von Produkten, denen unterschiedliche Technologien zugrunde liegen. Man unterscheidet zwischen statistischer maschineller Übersetzung (statistical machine translation – SMT), regelbasierter MÜ (rule-based machine translation – RBMT), beispielbasierter MÜ (example-based machine translation – EBMT) und verschiedenen Mischformen bzw. hybriden Technologien (hybrid MT). MÜ-Systeme sind als Desktopversion lokal installiert oder als serverbasierte Dienste als kundenspezifische Lösungen verfügbar (z.B. Asia Online, Lucy Software, usw). Außerdem werden gehostete Web-Dienste wie Google Translate, Microsoft Translator usw. als vom Kunden unabhängige, nicht speziell trainierte Lösungen angeboten.

Anpassung von MÜ-Systemen

Aus diesen unterschiedlichen Technologien leiten sich auch unterschiedliche Anpassungsmöglichkeiten ab, die die Entscheidung, welches MÜ-System am besten für die eigenen Zwecke geeignet ist, beeinflussen. Durch Quantität und Qualität der zur Verfügung gestellten Daten lässt sich die Ausgabe statistischer MÜ-Systeme verbessern. Für regelbasierte MÜ-Systeme können Regeln angepasst und ergänzt sowie Wörterbücher gepflegt werden. Hybride MÜ-Systeme können auf unterschiedlichste Art trainiert werden.

Evaluierung und Auswahl von MÜ-Systemen

Die Entscheidung, welches MÜ-System den eigenen Anforderungen am ehesten gerecht wird, und wie dieses dann eingerichtet und trainiert werden kann, um das bestmöglichen Ergebnis zu erzielen, beschränkt sich jedoch nicht auf die zugrunde liegende Technologie; es gibt zahlreiche weitere Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt, wie zum Beispiel, ob das gewählte MÜ-System das gewünschte Sprachpaar unterstützt, oder ob sich die eigenen Texte überhaupt für maschinelle Übersetzung eignen.

Kombination von MÜ und Translation Memory-Systemen

Seit einigen Jahren lässt sich beobachten, dass maschinelle Übersetzungssysteme immer stärker in den Übersetzungsprozess integriert werden. Die folgende Tabelle gibt einen kleinen Überblick über häufig verwendete Translation Memory-Systeme und die von ihnen standardmäßig unterstützten MÜ-Systeme:

TMS-System
AcrossAsia Online, Google Translate, Language Weaver, Lucy Software, Moses, Reverso

Déjà Vu X2/X3

Google Translate, Systran Enterprise Server, Microsoft Translator

memoQ

Google Translate, I translate 4.EU, Asia Online, Microsoft translator, LetsMT, Systran

SDL Trados Studio 

SDL BeGlobal, Google Translate, Microsoft Translator, I translate 4.EU

Wordfast

Google Translate, Microsoft Translator

Der herkömmliche Übersetzungsablauf wird durch diese Integrationen erweitert. Maschinelle Übersetzung kommt wahlweise immer dann zum Einsatz, wenn kein Treffer im Translation Memory gefunden wird. Die von der maschinellen Übersetzung gelieferten Rohübersetzungen müssen überprüft und überarbeitet werden. Diesen neuen Arbeitsschritt nennt man Post-Editing. So verändert sich die Tätigkeit des Übersetzers weg vom eigentlichen Übersetzen hin zum Verbessern von automatisch eingefügten maschinellen Übersetzungsvorschlägen.

Einsatzmöglichkeiten und Einsparpotentiale

Maschinelle Übersetzung kann also einerseits zur Erstellung einer reinen Rohübersetzung fremdsprachlicher Texte verwendet werden, andererseits kann sie auch die Arbeit des menschlichen Übersetzers in der Erstellung qualitativ hochwertiger Übersetzungen erleichtern. Umfragen belegen, dass durch das Einbinden von maschineller Übersetzungstechnologie je nach Einsatzgebiet Einsparungspotentiale von 20-30% möglich sind.

Fazit

Die jüngsten Entwicklungen am Markt und die sinnvolle Integration der MÜ in bestehende Prozesse und Technologien zeigen, dass MÜ inzwischen eine Ergänzung darstellen kann und sowohl Unternehmen als auch einzelne Übersetzer ihre Verwendung in Betracht ziehen und Möglichkeiten prüfen sollten, inwiefern man hiervon profitieren, maschinelle Übersetzung in die eigenen Abläufe integrieren und somit Zeit und Kosten sparen kann.

Links: