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Maschinelle Übersetzung wird mit einem digitalen Programm möglich.
26.06.2019
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Maschinelle Übersetzung: Methoden und ihre Schwierigkeiten

Unter maschineller Übersetzung versteht man das Übersetzen von Texten durch ein digitales Programm. Man kennt das von diversen online Anbietern, die einem oft Ergebnisse liefern, die eher der Belustigung als der Bereicherung dienen. Grund genug, sich der maschinellen Übersetzung, ihrer Entwicklung, ihren Methoden und ihren Schwierigkeiten mit einem kritischen Auge anzunähern.

Maschinelle Übersetzung im Wandel: Geschichte und Zukunft der MÜ

Die ersten Gehversuche auf dem Feld der maschinellen Übersetzung (auch MÜ oder MT für engl. machine translation) machte das Militär bereits in den 60er Jahren des vorherigen Jahrhunderts. Aufgrund einer gewissen Skepsis gegenüber der Machbarkeit von automatischen Übersetzungen, kam die Forschung bis in die 80er Jahre zum Erliegen, wo sich dann vor allem japanische Forschungsgruppen eine Vorreiterfunktion auf dem Feld erarbeiteten.

Spätestens seit 2006 ist die maschinelle Übersetzung dank Google auch für private Nutzer zugänglich. Die Qualität der damaligen Übersetzungen haben der MÜ allerdings einen eher wenig schmeichelhaften Ruf eingebracht. Seit 2016 auch AI (engl. artificial intelligence) in der maschinellen Übersetzung eingesetzt wird, macht diese riesige Qualitätssprünge.

Ob die tiefliegenden Schwierigkeiten der Übersetzung von kleinsten Sprachnuancen mit AI schließlich (fast) gänzlich überwunden werden können, wird sich zeigen. Fest steht, dass fleißig daran geforscht wird, da man sich davon verspricht, globalisierte kommunikative Abläufe in Wirtschaft, Diplomatie und Militär künftig effizienter gestalten zu können.

Methoden: Wie funktioniert maschinelle Übersetzung überhaupt?

Digitale Vorgänge hinter einer Anwendung bleiben den Usern oft verborgen. Man füttert die Maschine mit einem zu übersetzenden Satz und bekommt den Satz in der Zielsprache ausgespuckt. Wir sehen uns diesen Vorgang genauer an und stellen uns die Frage: Wie funktioniert maschinelle Übersetzung eigentlich und welche Methoden gibt es?

Regelbasierte MÜ

Zunächst widmen wir uns der regelbasierten Maschinenübersetzung. Sie baut, wie der Name schon sagt, auf eine Kombination aus Sprachalgorithmen, die die grammatischen Regeln der Sprachen enthalten, und den konkreten Wörtern. Die einfachste und älteste Variante stellt hierbei die direkte Methode dar, bei der tatsächlich wortwörtlich übersetzt wird und das Ergebnis im Nachhinein, basierend auf dem sprachlichen Regelsystem, korrigiert wird. Wie bereits zu erahnen ist, ist dies die fehleranfälligste Methode und daher mittlerweile obsolet.

Die regelbasierte maschinelle Übersetzung wurde selbstverständlich weiterentwickelt, wobei die Transfer-Methode erfunden wurde, bei der der Input erst in eine Baumstruktur aufgeschlüsselt wird, daraus die Bedeutung und Tiefenstruktur abgeleitet und in die Zielsprache übertragen wird. Bei einer weiteren Methode, der Interlingua-Methode, wird ähnlich vorgegangen mit dem Unterschied, dass der Transfer in eine Zwischensprache erfolgt, ehe in Richtung der Zielsprache übersetzt wird.

Statistische MÜ

Bei der statistischen maschinellen Übersetzung wird dem Programm erst ein Textkorpus aus Ausgangs- und Zielsprache zur Verfügung gestellt, den es vergleichen kann und woraus es Übertragungsregeln ableitet. Diese können dann als Basis zur Übersetzung von Texten, die jenen des ursprünglichen Textkorpus ähneln, verwendet werden.

Maschinelles Übersetzen für Privatpersonen
Für die User steht das Ergebnis der maschinellen Übersetzung im Vordergrund. Digitale Vorgänge im Hintergrund bleiben ihnen oft verborgen.

Neuronale MÜ

Bei der neuronalen MÜ wird ähnlich vorgegangen, nur besteht hier ein künstliches, neuronales Netz, das die Zusammenhänge der bilingualen Korpora erkennt. Das System arbeitet mit künstlicher Intelligenz und damit so selbstständig, dass die genauen Abläufe nicht bekannt sind.

Beispielbasierte MÜ

Die beispielbasierte MÜ arbeitet mit ganzen Phrasen, die dem System zur Verfügung gestellt werden. Sie können dann gemeinsam mit ihrer Entsprechung abgerufen werden, statt die Phrase Wort für Wort zu übersetzen. Die Eingangsphrase wird schließlich mit allen ähnlichen Phrasen im Speicher verglichen und die entsprechend ähnlichste Phrase wird für die Übersetzung gewählt.

Schwierigkeiten und Probleme: Warum ist die MÜ nicht perfekt?

Sprache ist ein hochkomplexes System, das zwar mit logischen grammatischen Regeln erklärt, aber niemals in seiner Ganzheit abgebildet werden kann. Computer hingegen arbeiten logisch und binär. Kommunikation besteht aber nicht nur aus 1 und 0, weswegen es Maschinen nicht unbedingt immer leicht haben, der korrekten Bedeutung auf die Spur zu kommen.

Ambiguität und andere Eigenschaften natürlicher Sprachen

Bei Sprache hat man es auf beinahe allen ihren strukturellen Ebenen mit Ambiguität zu tun. Das hat damit zu tun, dass die Sprache nicht aufgrund von logischen Überlegungen erstellt wird, sondern sich organisch entwickelt. Durch die Vieldeutigkeit, die ein einziger Ausdruck in verschiedenen Kontexten haben kann, hat man bei der Übersetzung gewisser Sprachstücke oft viel zu tun.

Wir geben zu: die 3 Sätze im vorherigen Absatz sind vielleicht nicht sonderlich elegant formuliert, vor allem nicht in dieser sich wiederholenden Konstellation, aber es zeigt etwas Interessantes auf. „Zu tun haben“ kann abhängig von der Position im Satz, der Kombination mit Präpositionen und weiteren semantisch-syntaktischen Einheiten unterschiedliche Bedeutungen haben. Ein solches Beispiel schafft das Übersetzungsprogramm, …oder? *)

Schwierigkeiten auf lexikalisch-semantischer Ebene

Wörter setzen sich nicht nur aus einer einzigen Bedeutung zusammen. Sie umfassen ein streng umrissenes und doch variables Feld an Bedeutungen, das sich nicht zwangsläufig genau mit dem Bedeutungsfeld einer fremdsprachigen Entsprechung decken muss. Manchmal sind die Felder enger, manchmal weiter oder es besteht nur eine gewisse Schnittmenge zwischen den Feldern. Dieses Phänomen wird belegt durch ein recht bekanntes „Google-Translate-Fail“ das im Internet kursiert.

Google Translate Fail von Google ÜbersetzerDieser Screenshot des Versuchs des Google Translators den ersten Satz des Wikipediaartikels zum Thema Volkswirtschaftslehre zu übersetzen wurde bereits 2017 publiziert. Ein neuerlicher Versuch heute, 2019, zeigt, dass die Maschine hinter dem online Übersetzer zumindest ein kleines Stück dazugelernt hat (oder sich die englische Sprache in Bezug auf das Thema differenziert hat). 2019 lautet die Übersetzung immerhin schon wie folgt:

„Economics (also economics, economic political science or social economy, or economics), is a branch of economics.“


Immer noch nicht ideal und sicher auch für die menschliche Übersetzung eine kleine Herausforderung, aber es zeigt die Grenzen, an die die maschinelle Übersetzung in puncto Semantik stößt.

Syntax korrekt übertragen

Die Syntax ist noch das, womit die maschinelle Übersetzung potenziell am besten zurechtkommt. Sie unterliegt je nach Sprache strengen Regeln, die in die binäre Logik und Denkweise von Maschinen übertragbar sind. Probleme entstehen dabei meist aus mangelndem Input, wenn der Maschine schlicht zu wenige grammatische Regeln zur Verfügung stehen, um sinnvolle Übersetzungsentscheidungen zu treffen.

Stilnuancen erkennen und korrekt übersetzen

Die maschinelle Übersetzung ist momentan noch an einem Punkt, an dem sie hauptsächlich mit neutralen Sachtexten, deren Sprache weniger ambivalent gestaltet ist, als etwa literarische Texte, gesprochene Sprache oder gar Slang, konfrontiert. Gilt es aber, Stilnuancen zu erkennen und in einer anderen Sprache korrekt wiederzugeben, scheitert die Maschine oftmals.

Kultureller Hintergrund

Die Bedeutungsnuancen einer kommunikativen Äußerung ergeben sich oft nur aus dem Kontext oder den jeweiligen Konnotationen. Kommen noch große kulturelle Unterschiede hinzu, die sich in der Sprache sehr oft widerspiegeln, wird es für die maschinelle Übersetzung noch schwieriger, das Gesagte auch so zu übertragen, dass es von den Sprechern der anderen Sprache auf dieselbe Art und Weise verstanden wird.

Vor- und Nachteile: menschliche vs. maschinelle Übersetzung

Fassen wir beinahe am Ende dieses Beitrages noch zusammen, worin nun die Vor- und Nachteile der jeweiligen Übersetzungsmethoden liegen. Worin liegen Schwierigkeiten oder vielleicht sogar Gefahren bei der MÜ und wobei zieht sie den menschlichen Übersetzern davon?

  • Geschwindigkeit: Die Maschinenübersetzung ist der Übersetzung durch Menschen bezüglich Geschwindigkeit meilenweit voraus. Wofür man sonst etwa eine Stunde brauchen würde, erledigt die Maschine in Sekunden oder Sekundenbruchteilen.

 

  • Korrektheit: Dafür steht eine korrekte Übersetzung, die durch fundierte sprachliche, kontextuelle und kulturelle Kenntnisse durchgeführt wurde, weit über einer wackeligen, nicht sehr sicheren Übersetzung des binär denkenden Computers.

 

  • Datenschutz: Was auch noch zu bedenken ist, ist der Datenschutz. Wenn die Programme, die die maschinelle Übersetzung durchführen, mit diversen Schnittstellen verknüpft sind, sind sie auch anfällig auf Angriffe, wodurch die zu übersetzenden Texte bzw. Korpora vielleicht für Hände zugänglich gemacht werden, in denen sie nicht landen sollten.

 

Texte übersetzen per online Anbieter oder PC-Übersetzungsprogramm?

Bei der Qualität einer maschinellen Übersetzung geht es außerdem darum, ob man sich auf Anbieter im freien Internet verlässt, oder sich von offiziellen, hochentwickelten und meist kostenpflichtigen Übersetzungsprogrammen helfen lässt. Was gratis vor allem für private Nutzer zur Verfügung gestellt werden kann, ist vielleicht nicht unbedingt am neuesten Stand der Forschung, vor allem in Bezug auf ein konkretes Thema, das übersetzt werden soll.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die maschinelle Übersetzung wohl noch in den Kinderschuhen steckt. Für eine einwandfreie Übersetzung, die in der Zielsprache keine Fragen offenlässt oder gar Unverständlichkeit verursacht, werden Maschinen und Programme wohl noch einige Jahre brauchen. Bis dahin ist auf ausgebildete Menschen Verlass, die die Ambivalenz von ‚schaffen‘ im Sinne von ‚etwas zustande bringen‘ und ‚sehr anstrengen, mitnehmen‘*) im Kontext erkennen können.

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*) etw. schaffen: entstehen, zustande kommen lassen; zustande bringen vs. jmdn. schaffen: sehr anstrengen, mitnehmen, erschöpfen, Quelle: www.duden.de/rechtschreibung/schaffen


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