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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.
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.
Die Entwicklung eines individuellen Standards „vom grünen Tisch“ führt selten zu zufriedenstellenden Ergebnissen. Bei der automatischen Prüfung stellt man schnell fest, dass die „ausgedachten“ Regeln einer systematischen Anwendung nicht standhalten. Bei der Implementierung solcher Richtlinien stellt man fest, dass sie oft zu wenig konkret formuliert sind, wie z.B. „formulieren Sie Handlungsanweisungen knapp und präzise“. Wie jedoch kann ein Standard entwickelt werden, der zu einem Unternehmen, seiner Branche und Zielgruppen passt und für die automatische Prüfung implementiert werden kann? Sprachtechnologie hilft effizient bei der Entwicklung individueller Richtlinien. Durch Datenanalyse, Satzcluster und Parametrisierung entsteht ein textspezifischer individueller Standard. Ist damit aber der Gegensatz von Kreativität und Standardisierung aufgehoben?
Standardisierung ist der bedeutendste Ansatz zu Qualitätssteigerung und Kostensenkung in der Technischen Dokumentation. Es gibt eine Reihe von Standardisierungsansätzen: Modularisierung, Informationsstrukturen, Terminologie, Sprachstrukturen. Dennoch werden diese Ebenen meist getrennt voneinander beschrieben. Wir untersuchen, wie Standardisierungen im Informationsmodell, in der Terminologie und in den sprachlichen Strukturen verknüpft werden und miteinander interagieren.