title: Neuronale maschinelle Übersetzung und Post-Editing vs. menschliche Übersetzung
Creators: name: Trzaskoma, Magdalena Maria
Publisher: name: :none
Year: 2019

description: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Vergleich der Zeit, die die ÜbersetzerInnen brauchen, um einen neuronal maschinell erstellten Fachtext nachzubearbeiten und einen Fachtext ohne Einsatz der maschinellen Übersetzung zu übertragen. Beide Fachtexte werden im Sprachenpaar Deutsch-Polnisch analysiert. Zusätzlich wird die Einstellung der ÜbersetzerInnen zu der neuronalen maschinellen Übersetzung und ihrem Post-Editing untersucht. Aufgrund der vorhandenen Theorien wurden Hypothesen aufgestellt und Forschungsfragen gestellt. Es wird zunächst ein Überblick über die maschinelle Übersetzung mit besonderem Schwerpunkt auf der neuronalen maschinellen Übersetzung sowie die Einstellung der ÜbersetzerInnen zur maschinellen Übersetzung anhand der aktuellen Forschungsergebnisse gegeben. Des Weiteren werden der Begriff Post-Editing und die Einstellung der ÜbersetzerInnen zum Post-Editing analysiert. Das besondere Augenmerk wird dabei auf die Unterschiede zwischen Post-Editing und Humanübersetzung sowie die aktuellen Untersuchungen in Bezug auf den unterschiedlichen Zeitaufwand des Post-Editings und der Humanübersetzung gelenkt. Anschließend wird der Stand der polnischen Sprache in der digitalen Sprachindustrie diskutiert. Im empirischen Teil werden anhand von 15 „fortgeschrittenen“ Studenten, genannt ÜbersetzerInnen, die Ergebnisse der Untersuchung darstellt. Anhand ihrer posteditierten und manuell übersetzten Fachtexte zusammen mit Screen-Recording-Videos wird sowohl die Zeit des Post-Editings und der Übersetzung ohne Einsatz der maschinellen Übersetzung als auch die Einstellung zur neuronalen maschinellen Übersetzung und ihrem Post-Editing gemessen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Post-Editing des neuronal maschinell erstellten Fachtextes im Polnischen weniger Zeit in Anspruch nimmt als die selbständige Übersetzung aus dem Deutschen ins Polnische. Außerdem hat sich ergeben, dass die maschinelle Übersetzung die Arbeit der ÜbersetzerInnen erleichtert. Die kürzere Zeit für das Post-Editing hängt jedoch von einer breiteren Palette von Faktoren ab, als nur eine schnelle Erstellung der Übersetzung. Die Ergebnisse sind für die vorliegende Arbeit relevant und können einen Beitrag zur weiteren Verbesserung bzw. Entwicklung der neuronalen maschinellen Übersetzung leisten.
description: The present paper focuses on the comparison of the time translators need to post-edit a neuronally generated technical text and to translate a technical text without using machine translation. Both technical texts are analyzed in the language pair German-Polish. In addition, the translators' attitude to neuronal machine translation and its post-editing is examined. The hypotheses and research questions were based on the current theories. First, an overview of the machine translation with a focus on neuronal machine translation and the attitude of the translators towards machine translation based on current research results is provided. Furthermore, the term post-editing and the attitude of translators to post-editing will be analyzed. The importance will be paid to the differences between post-editing and human translation, as well as to current research on the time required for post-editing and human translation. Afterwards, the state of the Polish language in the digital language industry will be discussed. The empirical part presents the results of the study. Using post-edited and manually translated technical texts by 15 “advanced” students, called translators, together with screen recording videos, both the time of post-editing and translation without the use of machine translation and the attitude towards neural machine translation and its post-editing will be measured. The results show that the post-editing of the neuronally machine-translated technical text in Polish takes less time than the manual translation from German into Polish. It has also been shown that machine translation makes the work of translators easier. However, the shorter time of post-editing depends on a wider range of factors than just a quick translation. The results are relevant to this paper and may contribute to the further improvement or development of neuronal machine translation.