Noch vor wenigen Jahren konnte man maschinell \u00fcbersetzte Texte oft am hellen Gel\u00e4chter des Lesers erkennen. S\u00e4tze wie \u201eDieses Ger\u00e4t wird nicht treten in Rost bevor das Ende von 5 Jahre\u201c lie\u00dfen wenig Raum f\u00fcr Zweifel, ob hier Mensch oder Maschine am Werk waren. <\/p>\n\n\n\n
Heute lacht kaum einer mehr \u00fcber Machine Translation (MT). In den letzten Jahren hat sich die maschinelle \u00dcbersetzung von einer primitiven Notl\u00f6sung hin zu einer ernstzunehmenden Alternative auf dem \u00dcbersetzungsmarkt entwickelt. Doch das hei\u00dft noch lange nicht, dass Human\u00fcbersetzer<\/a> sich besser einen neuen Beruf suchen sollten\u202f\u2013 oder dass Sie Ihre \u00dcbersetzungen in Zukunft von Google oder DeepL erledigen lassen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n In diesem Artikel erfahren Sie, welche Texte sich f\u00fcr die maschinelle \u00dcbersetzung eignen und wann Sie Ihre Inhalte lieber einem \u00dcbersetzer aus Fleisch und Blut anvertrauen sollten.<\/p>\n\n\n\n Lesen Sie weiter, um zu erfahren, welche Methode f\u00fcr Ihre Zwecke am besten geeignet ist. <\/p>\n\n\n\n Dank enormer Fortschritte auf dem Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz und Computerlinguistik ist die maschinelle \u00dcbersetzung (M\u00dc), auch automatische bzw. automatisierte \u00dcbersetzung genannt, in den letzten Jahren um vieles leistungsf\u00e4higer geworden. Forscher von Microsoft Research<\/a> sorgten Anfang 2018 f\u00fcr Aufregung mit der Behauptung, f\u00fcr die Sprachrichtung Chinesisch-Englisch eine nicht von der menschlichen \u00dcbersetzung unterscheidbare maschinelle Leistung (sogenannte Parit\u00e4t) erreicht zu haben. <\/p>\n\n\n\n W\u00e4hrend das Ergebnis der Microsoft-Forscher mit Vorsicht zu genie\u00dfen<\/a> ist, besteht kein Zweifel, dass die \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t der Maschinen immer h\u00f6here Erwartungen erf\u00fcllt. Dies liegt vor allem daran, dass moderne \u00dcbersetzungsprogramme riesige Mengen an Daten (sprich: Text) in Sekundenschnelle verarbeiten k\u00f6nnen. Die Ergebnisse stehen in keinem Vergleich zu den sinnleeren Wortgeflechten, die noch vor einem Jahrzehnt von \u00dcbersetzungscomputern ausgespuckt wurden. Teilweise kommen sie tats\u00e4chlich beeindruckend nahe an das Produkt eines Human\u00fcbersetzers heran. <\/p>\n\n\n\n Wie gut das \u00dcbersetzungsergebnis ausf\u00e4llt h\u00e4ngt ma\u00dfgeblich davon ab, welche Art der automatisierten \u00dcbersetzung angewendet wurde. Dabei unterscheiden wir zwischen drei verschiedenen Ans\u00e4tzen: regelbasierte, statistische und neuronale M\u00dc. <\/p>\n\n\n\n Bei der regelbasierten M\u00dc-Methode wird der Ausgangstext analysiert und auf Basis linguistischer und grammatikalischer Regeln sowie W\u00f6rterbuch-Vorlagen in die Struktur der Zielsprache \u00fcbertragen. Sie liefert konsistente Ergebnisse, die je nach Text und Sprachpaar von skurril bis n\u00fctzlich reichen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Statistische Systeme \u201elernen\u201c das \u00dcbersetzen durch die Analyse riesiger Datenmengen. Die \u00dcbersetzung erfolgt auf Basis von zweisprachigen Korpora, die statistische Wahrscheinlichkeitsmodelle liefern. Das Ergebnis sind flie\u00dfende, jedoch weniger logische \u00dcbersetzungen. <\/p>\n\n\n\n Die neuronale maschinelle \u00dcbersetzung<\/a> (NM\u00dc)\u202f\u2013 Englisch: neural machine translation (NMT)\u202f\u2013 st\u00fctzt sich auf vielschichtige neuronale Netze. Dabei werden f\u00fcr jedes Wort Verkn\u00fcpfungen mithilfe der benachbarten W\u00f6rter erstellt. Je mehr Trainingsmaterial das System erh\u00e4lt, desto h\u00f6her ist die Genauigkeit der \u00dcbersetzungen. <\/p>\n\n\n\n Neural Machine Translation ist noch relativ neu und erfreut sich zunehmender Beliebtheit. Nicht nur sparsame Unternehmen und Privatnutzer greifen auf sie zur\u00fcck: Immer mehr professionelle \u00dcbersetzer nutzen den schnellen und nat\u00fcrlich klingenden Output als Hilfsmittel, um ihre eigene Produktivit\u00e4t zu steigern. <\/p>\n\n\n\n In bestimmten Situationen kann es sich lohnen, automatischen \u00dcbersetzungen eine Chance zu geben. Wenn Sie zum Beispiel Texte ausschlie\u00dflich f\u00fcr den internen Gebrauch \u00fcbersetzen wollen und dabei die Informationen wichtiger als deren sprachliche Pr\u00e4sentation sind, sind Sie mit einem \u00dcbersetzungstool m\u00f6glicherweise gut bedient. <\/p>\n\n\n\n M\u00f6gliche Kandidaten f\u00fcr automatisierte \u00dcbersetzungen sind zum Beispiel: <\/p>\n\n\n\n Die oben genannten Anwendungsbeispiele setzen alle ein vorangehendes Deep-Learning<\/a>-Training der Maschine voraus, um die sachliche Korrektheit im jeweiligen Kontext zu gew\u00e4hrleisten. <\/p>\n\n\n\n Nur, weil jemand eine Sprache spricht, hei\u00dft das noch lange nicht, dass er ein guter Texter ist. Das gilt auch f\u00fcr Computer. Nicht jeder Mensch hat ein Talent f\u00fcr Blogging, Copywriting oder kann Bestseller schreiben. Stilistisch anspruchsvolle Texte, die \u00fcberzeugen, Emotionen wecken oder eine Bindung schaffen sollen sind deshalb nichts f\u00fcr die Maschine. Auch Fachtexte mit komplexen Satzstrukturen und Insider-Terminologie erfordern einen \u201ehuman touch\u201c. <\/p>\n\n\n\n So wei\u00df ein \u00dcbersetzungsprogramm nicht, ob mit \u201eAbstriche machen\u201c der Verzicht auf etwas gemeint ist oder ob es sich um die Entnahme von medizinischen Proben handelt. Zwar wird die KI immer besser darin, fundierte Annahmen anhand des Kontexts zu treffen. Bei einem Text zum Thema COVID-19 k\u00f6nnte es allerdings in diesem Falle durchaus zu Missverst\u00e4ndnissen kommen. <\/p>\n\n\n\n Probleme entstehen auch, wenn Schl\u00fcsselbegriffe innerhalb desselben Dokuments unterschiedlich \u00fcbersetzt werden. Das Wort \u201eAnfrage\u201c kann zum Beispiel im Englischen als \u201erequest,\u201c \u201einquiry\u201c oder \u201equery\u201c wiedergegeben werden. Die M\u00dc hat kein Erinnerungsverm\u00f6gen und es ist denkbar, dass das Wort mal so, mal so \u00fcbersetzt wird und den Leser verwirrt. <\/p>\n\n\n\n Und noch etwas fehlt der \u00dcbersetzungsmaschine: kultureller Einblick. Gerade im Marketingbereich ist es wichtig, auf lokale Besonderheiten des Zielmarktes zu achten. Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: <\/p>\n\n\n\n Der US-Hersteller eines Sch\u00e4dlingsbek\u00e4mpfungsmittels wirbt damit, dass es unter anderem gegen Schwarze Witwen und Braune Einsiedlerspinnen wirkt. Diese Spinnenarten sind jedoch in Deutschland nicht verbreitet! Hier w\u00e4re eine \u00dcbersetzung also fehl am Platz. Ein erfahrener \u00dcbersetzer w\u00fcrde den Auftraggeber hierauf hinweisen und m\u00f6glicherweise passenderes deutsches Ungeziefer f\u00fcr die Liste empfehlen. <\/p>\n\n\n\n Es ist nicht so, dass die Maschinen\u00fcbersetzung keine Daseinsberechtigung im \u00f6ffentlichen Bereich hat. Mit vergleichsweise wenig Aufwand k\u00f6nnen automatisch \u00fcbersetzte Rohtexte einen publikationsreifen Feinschliff erhalten. Dieser Service nennt sich Post-Editing und ist f\u00fcr Unternehmen deshalb interessant, weil sie damit teilweise hohe Kosten sparen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Gerade, wenn es um gro\u00dfe Textmengen geht, kann die menschliche \u00dcbersetzung ins Geld gehen. Hier kommt der Beruf des Posteditors ins Spiel: qualifizierte Fach\u00fcbersetzer mit eingehenden Kenntnissen der Ausgangs- und Zielsprache, die maschinell produzierte Texte nachbearbeiten und diese auf Hochglanz polieren. Die Post-Editing-Spezialisten von Lexsys greifen auf langj\u00e4hrige Erfahrung im \u00dcbersetzen, Lektorieren und Revidieren zur\u00fcck und garantieren so, dass auch Ihre M\u00dc-Texte das Niveau eines muttersprachlichen Textprofis erlangen. <\/p>\n\n\n\n Egal, ob Sie die maschinelle \u00dcbersetzung bereits aktiv nutzen oder noch die Vor- und Nachteile er\u00f6rtern: Wir helfen Ihnen, Ihre Texte\u00a0ansprechend und dabei kosteng\u00fcnstig in die Fremdsprache zu \u00fcbertragen.\u00a0Kontaktieren Sie uns<\/a>, um ein Beratungsgespr\u00e4ch zu vereinbaren.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die maschinelle \u00dcbersetzung wird immer leistungsf\u00e4higer. Gefolgt von Post-Editing lassen sich damit qualitativ hochwertige Texte erzielen. 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Regelbasierte maschinelle \u00dcbersetzung <\/h3>\n\n\n\n
Statistische maschinelle \u00dcbersetzung <\/h3>\n\n\n\n
Neuronale maschinelle \u00dcbersetzung <\/h3>\n\n\n\n
Wann macht maschinelles \u00dcbersetzen Sinn? <\/h2>\n\n\n\n
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Was sind die Grenzen der maschinellen \u00dcbersetzung? <\/h2>\n\n\n\n
Qualit\u00e4tssicherung durch Post-Editing <\/h2>\n\n\n\n