Neuronale maschinelle Übersetzung

Mit dem Aufkommen der neuronalen maschinellen Übersetzung ist die Frage, ob automatisierte Übersetzungen zum Aussterben menschlicher Übersetzer führen werden, in den Vordergrund getreten. Zugegebenermaßen haben neuronale maschinelle Übersetzungen die Qualität und vor allem die Flüssigkeit von Texten, die mit maschinellen Übersetzungsprogrammen wie DeepL erstellt werden, im Vergleich zu früheren regelbasierten und statistischen automatischen Übersetzungen deutlich verbessert. Die Vorteile für die Kunden liegen auf der Hand, was die Übersetzungsgeschwindigkeit, vor allem bei großvolumigen Projekten, und die Kosteneinsparungen betrifft. Trotz der wesentlich verbesserten maschinellen Übersetzungsleistung scheint es jedoch so gut wie sicher, dass menschliche Übersetzer noch auf absehbare Zeit erforderlich sein werden, um die von neuronalen Programmen übersetzten Texte so zu verbessern, dass sich die Zieltexte wie authentische, in der Zielsprache geschriebene Texte und nicht wie Übersetzungen lesen. Was das "Gespür für die Sprache" angeht, ist die menschliche Intelligenz der maschinellen Übersetzung nach wie vor überlegen.

Leichtes Post-Editing vs. vollständiges Post-Editing

Bevor wir uns näher mit MTPE und seinem Schwerpunkt auf der Erkennung von Fehlern in maschinellen Übersetzungen befassen, ist es wichtig, die Begriffe "leichtes Post-Editing" und "vollständiges Post-Editing" zu definieren. Beim leichten Post-Editing geht es darum, offensichtliche maschinelle Übersetzungsfehler sowie solche, die den Sinn des Textes verfälschen könnten, zu beseitigen. Das Ziel ist nicht, einen perfekt wiedergegebenen Zieltext zu erstellen, sondern einen verständlichen, "gut genug" Text, der die Botschaften des Ausgangstextes korrekt wiedergibt. Im Gegensatz dazu zielt der Übersetzer beim vollständigen Post-Editing darauf ab, die maschinelle Übersetzung so wiederzugeben, dass ein natürlich fließender, fehlerfreier Text entsteht, der nicht wie eine Übersetzung klingt. Aufgrund seines Umfangs dauert das vollständige Post-Editing in der Regel länger und ist teurer als das leichte Post-Editing. Meiner Erfahrung nach ist dies auch der Grund für die überwiegende Mehrheit der MTPE-Projekte, mit denen menschliche Übersetzer betraut werden. Das nachstehende Diagramm zeigt, wo im MTPE-Prozess der menschliche Übersetzer sitzt, nämlich in der Bearbeitungsphase der maschinellen Ausgabe und in der anschließenden Qualitätssicherungsphase, die oft von derselben Person durchgeführt wird.

"Post-Editoren sollten idealerweise eine spezielle Ausbildung absolvieren, da sich ihre Aufgaben von denen eines Revisors oder eines Korrektors unterscheiden. ❠

Wie ein Revisor muss der Post-Editor sowohl den Ausgangs- als auch den Zieltext prüfen. Die Fehler in der maschinellen Übersetzung unterscheiden sich jedoch in der Regel von den Fehlern, die ein menschlicher Übersetzer begeht, z. B. die Wahl von Wörtern, die die Botschaft des Ausgangstextes nicht korrekt wiedergeben (z. B. "falsche Freunde"), oder von Wörtern, die nicht mit dem für die jeweilige Textsorte erforderlichen Ton und Register übereinstimmen. Solche lexikalischen Fehler fallen in den Bereich der leichten Editierverfahren. Syntaxfehler fallen in die gleiche Kategorie von offensichtlichen Fehlern, die im Light-Editing korrigiert werden müssen. Sie treten häufig bei maschinellen Übersetzungen auf, wenn die Sätze des Ausgangstextes sehr lang sind. Solche Syntaxfehler, z. B. eine falsche Wortfolge, lassen die maschinelle Übersetzung oft unsinnig klingen. Ihre Korrektur ist daher von entscheidender Bedeutung, um einen Zieltext zu erhalten, der die Bedeutung des Ausgangstextes nicht verfälscht oder den Leser verwirrt.

Dann gibt es weniger offensichtliche Fehler, die im Rahmen eines vollständigen Lektorats aufgespürt werden müssen. Solche Fehler können vielfältig sein: Rechtschreibfehler, orthografische Fehler wie Groß- und Kleinschreibung, falsche grammatikalische Formen, z. B. die Verwechslung von Singular und Plural oder die Verwendung der falschen Groß- und Kleinschreibung, nicht übersetzte Textabschnitte und Zeichensetzungsfehler. Bei der Verwendung eines CAT-Tools ist es besonders wichtig, dass die korrekte Platzierung der Tags im Zieltext überprüft wird. Tags sind Platzhalter, die das Format in der nativen Zieldatei bestimmen, d. h. den Zieltext im ursprünglichen Dateiformat wie Word oder Power Point. Ein weiterer Schwerpunkt im Full Post-Editing sind Fehler in Stilmerkmalen, zum Beispiel Tonfall und Register. Hier ist die menschliche Intelligenz unverzichtbar, da die Maschine nicht unbedingt den von der Zielsprache geforderten Stil nachbilden kann. Ein gutes Beispiel sind idiomatische Ausdrücke, bei denen die Maschine oft wörtliche Übersetzungen liefert, anstatt die bildliche Bedeutung zu erfassen. Stilmerkmale sind wesentliche Elemente für den flüssigen Sprachgebrauch eines Textes, die letztlich darüber entscheiden, ob eine Übersetzung wie ein authentischer Text in der Zielsprache klingt oder nicht. Die vollständige Nachbearbeitung zielt darauf ab, eine Qualität zu erreichen, die der eines menschlichen Übersetzers entspricht. Dies sind einige Beispiele, bei denen Humanübersetzer durch MTPE einen klaren Vorteil in Bezug auf die Übersetzungsqualität bieten.

Ich gehe bei der Nachbearbeitung in zwei Schritten vor: Erstens entscheide ich, ob ein maschinell übersetzter Text Sinn macht oder ob ein Segment von Grund auf neu übersetzt werden muss, und zweitens, wenn der Text Sinn macht, beseitige ich alle offensichtlichen und weniger offensichtlichen Fehler. Meines Erachtens ist MTPE eine unverzichtbare Dienstleistung in einer zunehmend automatisierten Übersetzungswelt, in der menschliche Übersetzer so lange relevant bleiben, wie sie MTPE als Chance und nicht als Bedrohung sehen.