Linguistik-Klassifikation
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Der Beitrag behandelt zunächst die Frage, welche Vorteile elektronische Wörterbücher gegenüber traditionell gedruckten Wörterbüchern besitzen. Danach werden drei Online-Programme zur automatischen Übersetzung (Babelfish, Google Übersetzer, Bing Translator) vorgestellt. Beispieltexte werden mit diesen Programmen übersetzt, danach wird die jeweilige Qualität der Übersetzungen beurteilt. Schließlich diskutiert der Beitrag noch die Folgen, die durch die Möglichkeiten automatischen Übersetzens für die Auslandsgermanistik zu erwarten sind. Dabei zeigt sich, dass Programme für das automatische Übersetzen künftig durchaus ernstzunehmende Auswirkungen auf die philologischen Wissenschaften haben können.
Sprachtechnologie für übersetzungsgerechtes Schreiben am Beispiel Deutsch, Englisch, Japanisch
(2009)
Wir [...] haben uns zur Aufgabe gesetzt, Wege zu finden, wie linguistisch basierte Software den Prozess des Schreibens technischer Dokumentation unterstützen kann. Dabei haben wir einerseits die Schwierigkeiten im Blick, die japanische und deutsche Autoren (und andere Nicht-Muttersprachler des Englischen) beim Schreiben englischer Texte haben. Besonders japanische Autoren haben mit Schwierigkeiten zu kämpfen, weil sie hochkomplexe Ideen in einer Sprache ausdrücken müssen, die von Informationsstandpunkt her sehr unterschiedlich zu ihrer Muttersprache ist. Andererseits untersuchen wir technische Dokumentation, die von Autoren in ihrer Muttersprache geschrieben wird. Obwohl hier die fremdsprachliche Komponente entfällt, ist doch auch erhebliches Verbesserungspotential vorhanden. Das Ziel ist hier, Dokumente verständlich, konsistent und übersetzungsgerecht zu schreiben. Der fundamentale Ansatz in der Entwicklung linguistisch-basierter Software ist, dass gute linguistische Software auf Datenmaterial basiert und sich an den konkreten Zielen der besseren Dokumentation orientiert.
Der Übersetzungsprozess der Technischen Dokumentation wird zunehmend mit Maschineller Übersetzung (MÜ) unterstützt. Wir blicken zunächst auf die Ausgangstexte und erstellen automatisch prüfbare Regeln, mit denen diese Texte so editiert werden können, dass sie optimale Ergebnisse in der MÜ liefern. Diese Regeln basieren auf Forschungsergebnissen zur Übersetzbarkeit, auf Forschungsergebnissen zu Translation Mismatches in der MÜ und auf Experimenten.