Schreyer Übersetzungen/Translations

Sinn und Unsinn von Übersetzungssoftware

Blog >> Aktuelles

Sinn und Unsinn von Übersetzungssoftware
Kaum ein Thema beschäftigt aktuell die Übersetzerbranche mehr als die Frage nach Sinn und Unsinn von Übersetzungssoftware.
Die Menschheit träumt schon seit langem von einem Übersetzungswerkzeug, das alle Sprachbarrieren der Welt überwindet. So hat der der britische Schriftsteller Douglas Adams in seinem 1979 erschienenen Science-Fiction-Roman „Per Anhalter durch die Galaxis“ ein Lebewesen namens „Babelfisch“ (in Anlehnung an die Geschichte des Turmbaus zu Babel) erfunden, das sich ins Ohr einführen lässt und dem Träger ein Verständnis aller Sprachen ermöglicht. Genau dieser Babelfisch wurde bald zu einem Symbol für maschinenbasierte Übersetzungssysteme.
Welche Arten von maschineller Übersetzungssoftware gibt es?
Aktuell gibt es drei Arten von maschinellen Übersetzungssystemen: regelbasierte, statistische und neuronale Systeme.
Die ersten Übersetzungssysteme in den 1960er Jahren arbeiteten regelbasiert und stützten sich auf eine Kombination aus Sprachalgorithmen und Grammatik sowie Wörterbüchern für allgemeines Vokabular. Regelbasierte Systeme liefern bei der Konfiguration mit Fachwörterbüchern normalerweise konsistente Übersetzungen mit exakter Terminologie.
Dann folgte die „Geburtsstunde“ der statistischen Machine Translation, die auf eine Idee aus dem Bereich der Spracherkennung zurückzuführen war. Computer sollten anhand bereits vorhandener Übersetzungen lernen, wie ein Satz am sinnvollsten übersetzt werden kann. Die Programme wurden mit von Menschen übersetzten Texten gefüttert, um ihnen die häufigste Übersetzung jedes einzelnen Wortes beizubringen. Gleichzeitig wurden etliche Texte in der Zielsprache eingegeben, damit das Programm den Satzbau erlernen kann. Anhand sehr großer Datenmengen können Übersetzungen für spezielle Bereiche konfiguriert werden. Dabei werden zumeist flüssige, aber nicht allzu konsistente Übersetzungen produziert.
Der neueste Ansatz im Bereich maschinelle Übersetzung sind die neuronalen Systeme, auch als NMT (Neural Machine Translation) bezeichnet. Das System lernt in diesem Fall, über ein großes neuronales Netzwerk zu übersetzen. Dieser Ansatz erfreut sich zunehmender Beliebtheit unter Entwicklern und anderen Experten aus dem MÜ-Bereich, weil konfigurierte NMT-Systeme mittlerweile bei vielen Sprachpaaren bessere Übersetzungsergebnisse liefern als etwa phrasenbasierte statistische Übersetzungen.
Experten erwarten dennoch nicht, dass aus solchen neuronalen Übersetzungssystemen ein Babelfisch werden könnte, wie ihn der Science-Fiction-Autor Douglas Adams erdachte hatte. Dafür stehen die neuronalen Systeme noch vor zu großen Hürden.
Was sind die Vor- und die Nachteile einer maschinellen Übersetzung gegenüber einer von Menschen angefertigten Übersetzung?
Auf den ersten Blick ist die maschinelle Übersetzung (für den Kunden) billig. Öffentlich zugängliche Übersetzungssysteme wie Google Translate oder DeepL sind – im Gegensatz zum Humanübersetzer – häufig sogar kostenlos.
Außerdem sind maschinelle Übersetzungen schneller verfügbar und es werden größere Datenmengen in kürzerer Zeit verarbeitet.
Dennoch bergen die scheinbar einfachen und kostenlosen Übersetzungen große Risiken. Sie sind häufig nicht flüssig zu lesen, die Syntax ist mitunter nicht korrekt und sie können weder Ironie noch Metaphern erkennen.
Bei Vergleichen zwischen maschinell und von Menschen angefertigten Übersetzungen wird häufig behauptet, die maschinellen Übersetzungen könnten ein „menschliches“ Niveau erreichen. Einer genaueren Prüfung halten solche Behauptungen jedoch nicht stand. Vergleichsübersetzungen werden häufig anhand von Nachrichtentexten oder standardisierten Texten vorgenommen. Doch im Übersetzeralltag hat man es stattdessen mit Marketingtexten oder Fachtexten aus anderen Branchen zu tun. Viele Texte sind für maschinelle Systeme zu komplex und es fehlt der Kontext. Maschinen können keine Feinheiten übersetzen und nicht über die Grenze des jeweiligen Satzes hinausblicken.
Wie groß ist die Gefahr für den Beruf des Übersetzers?
Da manche Kunden nur die potenzielle Kostenersparnis sehen, wird sich das Berufsbild des Übersetzers voraussichtlich stark verändern. Vielleicht gibt es den Übersetzer von heute in zehn oder zwanzig Jahren nicht mehr. Aber arbeitslos werden wir deswegen vermutlich nicht werden. Zunächst können maschinelle Übersetzungen nicht ungeprüft übernommen werden, sodass der Übersetzer vielfach als Post-Editor fungiert und den maschinell vorübersetzten Text prüft und gegebenenfalls korrigiert. Auch nimmt das Auftragsvolumen aufgrund der immer stärkeren internationalen Verflechtungen eher zu als ab. Die Nachfrage nach fachlich versierten, gut ausgebildeten Übersetzern ist also nach wie vor ungebrochen und wird dies wohl auch geraume Zeit noch bleiben.

Zurück

Sinn und Unsinn von Übersetzungssoftware

KATEGORIEN

ARCHIV