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Maschinelle Übersetzungen werden immer populärer, je länger je mehr hält das Konzept von Post-Editing Einzug ins Vokabular der Menschen. Aber wie genau kann Post-Editing eine maschinell erstelle Übersetzung verbessern? Wo sind die Grenzen? Nachfolgend schauen wir uns den Prozess genauer an und erklären, was effektiv verbessert wird – und was nicht.
Post-Editing – was gehört da eigentlich dazu?
Es gibt zwei Stufen von Post-Editing von maschinellen Übersetzungen (MTPE): Light Post-Editing und Full Post-Editing.
Was wird beim Light Post-Editing verbessert?
Im Light Post-Editing werden folgende Aspekte korrigiert:
- Rechtschreibung: ein Wort oder ein Name ist falsch geschrieben, oder aber eine bestimmte Schreibweise wurde nicht lokalisiert (es wird beispielsweise das deutsche Eszett ß in einem Text verwendet, der für die Schweiz bestimmt ist).
- Grammatik: zum Beispiel steht ein Verb im Singular, das mit einem Nomen im Plural verwendet wird, oder es ist nicht klar, welches Adjektiv sich auf welches Nomen bezieht.
- Interpunktion: Bindestriche, Kommas, Punkte, Fragezeichen und weitere werden falsch oder auf missverständliche Weise eingesetzt.
- Fehlübersetzungen: die für die maschinelle Vorübersetzung eingesetzte Software hat den Ausgangstext missverstanden und übersetzt Inhalte des ursprünglichen Texts falsch.
Das Light Post-Editing hat den Vorteil, dass es sehr schnell erledigt und kostengünstig ist, jedoch ist es nicht für alle Situationen geeignet. Der finale Text könnte noch immer schwerfällig oder künstlich klingen. Light Post-Editing eignet sich besser für einfache Texte und wenn Sie nur die Bedeutung eines Dokuments kennen müssen.
Was wird beim Full Post-Editing verbessert?
Nebst den Korrekturen, die im Light Post-Editing gemacht werden, sollen beim Full Post-Editing auch «subjektive» und «menschliche» Faktoren berücksichtigt werden:
- Industrie- und kundenspezifische Terminologie: ein Kunde bevorzugt allenfalls für einen Begriff eine gewisse Übersetzung, die immer verwendet werden soll, oder aber eine bestimmte Übersetzung gilt in der Industrie als Standard.
- Tonfall: ist der Ausgangstext formell und seriös, so muss auch die Übersetzung in diesem Stil formuliert sein. Falls der Ausgangstext aber mit umgangssprachlichen Ausdrücken und Slang verfasst ist, sollte dies auch in der Übersetzung der Fall sein. Es sei denn, dieser Stil würde verstossen gegen …
- Kulturelle Aspekte: wenn im Text die Rede von einer Person ist, die im Ursprungsland sehr berühmt, im Zielland aber unbekannt ist, dann muss der Humanübersetzer ein Äquivalent aus dem Zielland finden. Das ist wiederum ein Aspekt der Lokalisierung.
Ist Post-Editing immer die richtige Lösung?
Auch wenn oben Erwähntes den Anschein erweckt, dass die Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen im gleichen Workflow erfolgt wie eine konventionelle Humanübersetzung, wird das Endprodukt nicht dasselbe sein. Durch die Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen erhält man «ein Produkt, das mit dem Ergebnis einer Humanübersetzung vergleichbar ist» (siehe ISO 18587:2017), also von ähnlicher, aber nicht gleichwertiger Qualität.
Post-Editing kann auch nicht für alle Textsorten angewendet werden. Ist ein Text bespickt mit Metaphern, Humor, Redewendungen und komplexen oder abstrakten Konzepten, braucht man einen Humanübersetzer, der alles korrekt versteht und interpretiert. Der Übersetzer muss deshalb beim Post-Editing die Übersetzung von Grund auf umschreiben, weshalb die maschinelle Übersetzung einen unnötigen Schritt im Prozess darstellt. Dasselbe gilt auch für Marketingübersetzungen, welche viel losgelöster vom Ausgangstext formuliert werden sollen, wobei der Fokus auf die allgemeine Botschaft und nicht auf die Bedeutung jedes einzelnen Wortes gelegt wird.
Hinzu kommt auch das zeitliche Problem. Während ein Humanübersetzer eine falsche Übersetzung eines Begriffs verwenden könnte, wird er diesen konsistent in der ganzen Übersetzung verwenden, da er von dessen Richtigkeit überzeugt ist. Dies erleichtert das Korrekturlesen: alles, was gemacht werden muss, ist, den falschen Begriff zu suchen und ihn mit dem richtigen zu ersetzen. Maschinelle Übersetzungen hingegen tendieren dazu, jedes Mal einen anderen falschen Begriff für ein Wort zu verwenden, so dass der Post-Editor jeden einzelnen Begriff manuell finden und korrigieren muss. Somit kann es dazu kommen, dass die Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen mehr Zeit in Anspruch nimmt als normale Humanübersetzungen, die Korrektur gelesen werden – auch deshalb, weil teilweise ganze Sätze umformuliert werden müssen.
Das Beste aus der Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen herausholen
In Anbetracht der erwähnten Tatsachen gibt es natürlich Wege, um die besten Ergebnisse aus der Überarbeitung von maschinellen Übersetzungen herauszuholen. Dazu gehört die Optimierung der Qualität in jedem Prozessschritt, beginnend mit dem Ausgangstext. Je weniger Grammatik- und Rechtschreibfehler ein Ausgangstext hat und je konsistenter die Verwendung von bestimmter Terminologie ist, umso einfacher wird die Übersetzung für die MT-Engine. Es macht also durchaus Sinn, den Ausgangstext vorgängig «zu bereinigen». Versuchen Sie also, die Satzlänge auf ungefähr 20 Wörter zu beschränken: längere Sätze können die MT-Engine «verwirren».
Der nächste Schritt ist die Verwendung einer guten MT-Engine. Tools für neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) wie DeepL und Google Translate werden als die Zukunft von maschineller Übersetzung angesehen und können den Korrekturaufwand von Post-Editoren minimieren. Einige MT-Engines eignen sich auch mehr für bestimmte Sprachkombinationen als andere.
Es ist zudem sehr wichtig, in jeder Phase des Prozesses transparent zu sein. Klare Vorgaben für den Post-Editor in Bezug auf das erforderliche Niveau der Nachbearbeitung sind unerlässlich. Weiter ist es wichtig, dass allen Beteiligten bewusst ist, wie die Nachbearbeitung einer maschinellen Übersetzung abläuft und welche Qualität man vom Ergebnis erwarten kann.
Schliessen Sie den Post-Editing-Prozess mit einer Überprüfung des Ergebnisses ab und geben Sie Feedback an die Entwickler der MT-Engine. Auf diese Weise können sie die Engine optimieren und in Zukunft bessere Übersetzungsergebnisse bereitstellen.
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