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Eine Übersetzung durch menschliche Profis, einen digital gesteuerten Übersetzungsprozess oder eine maschinelle Übersetzung? Viele Wege führen bekanntlich nach Rom, so führen mindestens genauso viele Wege zur Übersetzung Ihres Sprachprojektes. In diesem Blogbeitrag wollen wir das Thema maschinelle Übersetzung in den Fokus rücken und Sie einladen, hinter digitale Syntax und Semantik zu blicken.
Die Geschichte der maschinellen Übersetzung
Zunächst gehen wir ein paar Schritte zurück und wagen einen Blick in die Vergangenheit: vor der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Computerlinguistik war eine menschliche Übersetzung das Maß aller Dinge und alternativlos. Die ersten Entwicklungen in Richtung maschineller Übersetzung datieren auf einen Zeitraum von vor circa 60 Jahren. Das früheste bekannte Projekt startete das US-Militär mit einem Übersetzungsprogramm, das ohne einen Dolmetscher Übersetzungen vom Russischen ins Englische vornehmen konnte. 1966 wurden allerdings jegliche Forschungen zu maschinellen Übersetzungen eingestellt und vom Verteidigungsministerium der Vereinigten Staaten als unrealisierbar eingestuft. Die nächsten 20 Jahre zogen ins Land und die Forschung stagnierte. Erst 1980 entschlossen sich einige Konzerne der Elektroindustrie die Forschungen wiederaufzunehmen, darunter auch die Siemens AG mit ihrer Sonderforschung in Zusammenarbeit mit der Universität des Saarlandes. Während dieser Kollaboration entstanden zwei unterschiedliche Systeme: das SUSY System, mit dessen Hilfe es sich aus und ins Deutsche übersetzen ließ und das ASCOF System mit zusätzlichen semantischen Informationen für den Übersetzungsprozess. Zu den neueren Errungenschaften der Forschung gehörten unter anderem im Jahr 2006 die Entwicklung eines statistischen Übersetzungssystems und 10 Jahre später die Einbindung neuronaler Netze in Übersetzungsprogramme.
Grenzen maschinellen Lernens
Heute ist die Qualität einer maschinellen Übersetzung durchaus vergleichbar mit der eines Linguisten. Vergleichen heißt jedoch nicht gleich zu stellen, denn einer maschinellen Übersetzung sind Grenzen gesetzt. Darunter fallen folgende Probleme:
- Der Sprachstil des Verfassers kann verloren gehen
- Fehlerhafte Wörterbücher (Sammlung von bereits übersetzten Wörtern im Übersetzungsprogramm)
- Technische Probleme in der Computerlinguistik
- Die Lektoren kennen die Zielsprache zu gut, so dass sie den Sprachstil zu sehr verändern wollen (Zeit- und Kostenaufwand)
- Redewendungen, Wortwitze und Sprichwörter sowie Umgangssprache können nicht 1:1 übersetzt werden
Trotz Abstrichen gibt es einen steigenden Bedarf an maschineller Übersetzung. Ein Hauptgrund ist die fortschreitende Digitalisierung. Viele Unternehmen digitalisieren ihre alten Dokumente oder beginnen direkt mit einer papierfreien Unternehmenspolitik. Dazu gehört auch eine digitale Abwicklung von Übersetzungen, die in jeder Sprache benötigt werden. Unternehmen mit ostasiatischen Sprachen, die ökonomisch gesehen einen großen Teil des internationalen Marktes einnehmen, bevorzugen beispielsweise eher KI-gesteuerte Übersetzungen. Ein weiterer großer Bedarf an maschinellen Übersetzungen liegt im militärischen Bereich, um sich in Konfliktregionen schnell verständigen zu können und Einwohnern fremder Länder direkt zu helfen.
Deepl, Google Translator & Co. als schnelle Lösung
Neben beachtlichen Gründen, die für eine maschinelle Übersetzung sprechen, ist die professionelle Umsetzung großer oder mittlerer Wortvolumina auch ein organisatorisches und finanzielles Projekt. Es existiert eine große Auswahl an Übersetzungsprogrammen, die kostenlos zur Verfügung stehen. Davon sei Ihnen schnell abgeraten. Die bekannten Websites und Systeme sind nicht zu vergleichen mit geschulten Linguisten und Lektoren, die Sie mit Sprachwissen und Erfahrung bei der Bearbeitung maschineller Übersetzungen unterstützen können.
Professionelle maschinelle Übersetzungen
Des Weiteren entwickelt sich die Übersetzungstechnik stetig weiter und bedingt unterschiedliche Herangehensweisen. Eine automatische Übersetzung kann direkt umgesetzt werden, indem zunächst in gleicher Reihenfolge Wort für Wort übersetzt und anschließend der Satzbau und die Grammatik kontrolliert werden. Es kann auch die grammatische Struktur zunächst analysiert und aus einem Zwischensprachen-Index (Interlingua) die nötigen Informationen für den Zieltext gezogen werden. Besonders beliebt sind aber die auf Beispielen basierte und die statistische maschinelle Übersetzung. Die EBMT (Example-Based Machine Translation) verwaltet einen Übersetzungsspeicher, indem häufige Wörter und Sätze gespeichert werden. Nach Errechnung der Übereinstimmungen von gespeicherten Begriffen können Sie den Aufwand und Ihre Kosten genau kalkulieren. Weiterentwickelt ist die SBMT (Statistics-Based Machine Translation), welche eine große Masse und Vielfalt von mehrsprachigen Texten bereits im Vorfeld analysiert und gespeichert hat. Am Ende des Tages führt jede dieser Methoden zu dem Ergebnis, einen Ausgangstext in eine andere Sprache übersetzt zu haben. Je nach Textart, Fachgebiet, Terminologie oder Kontext, die Technik einer maschinellen Übersetzung wird von Jahr zu Jahr besser, aber ersetzt keinen kreativen und erfahrenen Linguisten.
Post-Editing is key
Wir empfehlen, zu Ihrem digitalen maschinellen Sprachprojekt immer ein abschließendes Post-Editing durchführen zu lassen. Wir, vom Übersetzungsbüro intercontact arbeiten mit Spezialisten für das Post-Editing maschineller Übersetzungen und legen viel Arbeit und Energie in ein korrektes, effizientes und qualitatives Post-Editing maschineller Übersetzungen. So gewährleisten wir die richtigen Worte in jeder Sprache. Lassen Sie sich von intercontact beraten, bei welcher Art von Text eine maschinelle Übersetzung Sinn machen kann. Erfahren Sie hier mehr zum Thema Post-Editing und maschinelle Übersetzungen. Wir laden Sie herzlich zu einem Beratungsgespräch ein, um einen konkreten sowie individuellen Plan für die Umsetzung Ihres Auftrages zu erstellen.
von Sabrina Baumgardt