Postediting2019-01-21T13:19:35+00:00
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Warum und wann Post-Editing?

Die Maschinelle Übersetzung gewinnt derzeit stark an Popularität, seit Systeme wie DeepL immer bessere Ergebnisse und eine Qualität liefern, die sogar eingefleischte Skeptiker überzeugt. Es darf jedoch nicht übersehen werden, dass die Maschinelle Übersetzung nicht mit Sicherheit gute, das heißt mindestens fehlerfreie Texte liefert. Auch und gerade die neue Generation der neuronalen MÜ-Systeme ist unberechenbar. Fehler sind nicht vorhersagbar und oft erst auf den zweiten Blick erkennbar. Ein Post-Editing ist daher in allen Verfahren der Maschinellen Übersetzung zwingend erforderlich.

Post-Editing bei oneword

Für ein professionelles Post-Editing bieten wir Ihnen ein Full-Service-Paket: Wir definieren gemeinsam mit Ihnen die Ziele und den Bearbeitungsgrad und erstellen Bearbeitungsrichtlinien. Wichtig dabei ist uns, dass Sie über die Pilotphase hinaus von uns kontinuierlich Feedback erhalten, damit strukturelle Fehler im Output Ihrer Maschinellen Übersetzungen erkennbar gemacht und stetig verbessert werden können.

Unser Post-Editing-Team, das nach der Norm ISO 18587 qualifiziert ist, arbeitet eng mit unseren internen Projektmanagern, Terminologen und Experten für Maschinelle Übersetzung zusammen. In dieser Kombination beraten und unterstützen wir Sie auch gerne bei darüberhinausgehenden Aufgabenstellungen, wie zum Beispiel der Bereinigung und Optimierung von Translation-Memorys und Glossaren oder dem Aufbau von Terminologiedatenbanken.

Jasmin Nesbigall

Leitung

Jasmin

Dipl.-Übersetzerin

Vertiefendes zum Thema

Post-Editing für maschinelle Übersetzung

Postediting Maschinelle Übersetzung

Qualität von Maschinellen Übersetzungen steigern.

Post-Editing-Norm ISO 18587

Post-Editing Norm

Post-Editing normenkonform und maßgeschneidert.

Post-Editing von statistischer und neuronaler maschineller Übersetzung

Zunächst die gute Nachricht: Systeme für die Maschinelle Übersetzung, die auf einem neuronalen Ansatz basieren, werden immer besser und treffsicherer und sind mitunter von einer Humanübersetzung nicht zu unterscheiden. Sprache und Sprachübersetzungen sind jedoch zu komplex, als dass man sich auf den künstlich produzierten MT-Output gänzlich verlassen sollte. Problematisch dabei sind nicht die offensichtlichen oder stilistischen Fehler, die wir aus den statistischen Verfahren maschineller Übersetzung (SMÜ) nur allzu gut kennen. Es sind vor allem die Fehler, die auf den ersten Blick nicht auffallen, weil sie sich – oberflächlich gelesen – sprachlich völlig korrekt anhören, die zu Problemen führen.

Beispiele ohne Post-Editing

Original: Select the name of the person you want to review the file you are sending from your computer, enter comments for the reviewer, and then click Send.

SMÜ (Statistische Maschinelle Übersetzung): Wählen Sie den Namen der Person ein, für die Sie die Datei überprüfen möchten, die Sie von Ihrem Computer, geben Sie Kommentare für den Überprüfer senden, und klicken Sie dann auf „Senden.“

NMÜ (Neuronale Maschinelle Übersetzung): Wählen Sie den Namen der Person, die Sie von Ihrem Computer senden möchten, geben Sie Kommentare für den Überprüfer ein und klicken Sie dann auf „Senden.“

Während man beim Lesen des SMÜ-Satzes ausreichend stolpert, um sich im Original rückzuversichern, liest sich die NMÜ-Variante recht flüssig und könnte glatt als korrekt durchgehen – wenn einem nicht bewusst wäre, dass man Personen nicht per Computer versendet. Auf den ersten Blick fällt auch kaum auf, dass ein ganzer Aspekt fehlt: „you want to review the file“. Wenn man sich ein ähnliches Ergebnis in einem Fachtext vorstellt, dessen Inhalt einem nicht sehr vertraut ist, bekommt man eine Ahnung, wie leicht bei einer solchen maschinellen Formulierungskunst inhaltliche Fehlübersetzungen übersehen werden können.

Auch bei der Neuronalen Maschinellen Übersetzung (NMÜ) ist daher eine Nachbearbeitung durch einen erfahrenen Post-Editor kein überflüssiger, sondern ein absolut notwendiger Schritt.

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