Maschinelle Übersetzung und Post-Editing

Der Vortragende, Daniel Zielinski, von der Firma Loctimize sparte am 23. und 24. April 2020 nicht mit wertvollen Grundlagen und praxisnahen Tipps rund um das Thema Maschinelle Übersetzung. 30 Teilnehmerinnen und Teilnehmern nutzten die einmalige Gelegenheit, um in diesen neuen Geschäftsbereich einzusteigen.

Der Bogen der Schulung war weit gespannt und erreichte somit alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer. Für Neueinsteiger gab es einen Überblick zur Entwicklung der Maschinellen Übersetzung von ihren Anfängen im militärischen Bereich in den 1960er Jahren über die ersten wirtschaftlichen Anwendungen in den 80er und 90er Jahren bis hin zum rasanten Sprint ab den 2000er Jahren mit der Neuronalen Maschinellen Übersetzung (NMT).

Heute bieten die Global Player Deepl, Google, Amazon, Yandex verblüffende Ergebnisse. Übersetzen ist technischer, also IT-lastiger, geworden. Damit einher geht eine Änderung in der Erwartungshaltung auf Kundenseite. Erstmals genießt Übersetzen verstärkt Management Attention.

Und auf der anderen Seite sind Übersetzerinnen und Übersetzer gefordert, diese Erwartungen zu managen. Das Berufsfeld der Übersetzerinnen und Übersetzer wird breiter: Post-Editing, Training von MÜ-Engines, Beratung zu Datenaufbereitung und Evaluierung sind nur einige neue Geschäftsfelder.

Post-Editing ist eine herausfordernde Tätigkeit, das hat der Workshop deutlich gezeigt. Die typischen Fehlermuster sind nicht immer offensichtlich. Ein Text kann sich schlüssig und flüssig lesen, aber genau da heißt es aufpassen. Und je weniger Kontext, desto schwerer tut sich die neuronale Maschinerie. Bedeutungsbeziehungen, die über das Segment-/Satzende gehen, kennt die Maschine nicht. Welcher Text sich eignet oder doch besser (und schneller) vom Menschen zu übersetzen ist, muss vorab entschieden werden.

Schneller und kostengünstiger wird die Maschinelle Übersetzung nur dann, wenn mindestens 60 % des Maschinen-Outputs brauchbar sind. Das ist nur zu schaffen, wenn folgende Faktoren passen:

• Verwendete MÜ-Technologie
• Texttyp und Thema
• Qualität des Quelltextes
• Sprachliche Nähe des Sprachpaares
• Vertrautheit des Übersetzer mit MÜ und Post-Editing  

Einiges gehört haben die interessierten Zuhörerinnen und Zuhörer auch über Evaluation und Abrechnungsmodelle. Abgerundet wurde der Workshop mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis. Fleißig wurden Texte aus DeepL, google und Co post-editiert. Aha-Effekt inklusive.

Für die Praxis heißt es auf jeden Fall weiter Erfahrungen sammeln. Um zum gewünschten Ergebnis in punkto Qualität, Kosten und Durchlaufzeit zu kommen, müssen Auftraggeberinnen und Aufraggeber mit Sprachdienstleisterinnen und Sprachdienstleister zusammenarbeiten – wertschätzend und auf Augenhöhe.

text-it ist wurde als erster Übersetzungsdienstleister in Österreich ISO 18587 zertifiziert, und wir haben in zahlreichen Projekten unsere Hausaufgaben gemacht. Gern beraten und begleiten wir Sie bei der Tool-Auswahl und Aufbereitung Ihrer Daten für die Maschinelle Übersetzung.

Stand: 2020