Was ist Post-Editing bei maschinellen Übersetzungen?

Post-Editing steht für das Nachbearbeiten einer maschinellen Übersetzung durch einen qualifizierten Übersetzer. Als Abkürzung für maschinelle Übersetzung wird oft MÜ oder im Englischen MT für machine translation verwendet. Die Maschine, auch Engine genannt, erstellt je nach Ansatz entsprechend des zugrunde liegenden Algorithmus eine Übersetzung, die als Rohfassung angesehen werden kann.

Populäre Engine Systeme sind Google Translate, DeepL und Microsoft Translator. Je nach Engine-System ist beim Post-Editing mit unterschiedlichen Problemen im Zieltext zu rechnen. Der Post-Editor muss daher die Rohfassung der maschinellen Übersetzung intensiv bearbeiten,  damit das Ergebnis eine in sprachlicher Hinsicht qualitativ hochwertige und inhaltlich richtige Übersetzung ist.

Welche Fähigkeiten muss ein Post-Editor haben?

Für einen „normalen“ Übersetzer sind sprachliche und kulturelle Kenntnisse, Recherchekompetenz und übersetzungsstrategische Fähigkeiten bei seiner Arbeit und für eine qualitätvolle Übersetzung unerlässlich. Ein Post-Editor muss neben diesen Kenntnissen und Fähigkeiten auch wissen, welche Probleme und Fehlerquellen für die jeweiligen MÜ-Systeme typisch sind, damit er diese beheben und durch sein Post-Editing eine qualitativ hochwertige Übersetzung sicherstellt. Hierfür gibt es mehrere strategische Ansätze, die je nach Sprachkombination und verschiedenen anderen Faktoren unterschiedlich sein können, teilweise sogar müssen.

Verschiedene Arten des Post-Editing:

  • Light Post-Editing

Das leichte (light) Post-Editing ist eine schnelle Nachbearbeitung der maschinellen Übersetzung, bei der nur minimal in den Output eingegriffen wird und nur die Verständlichkeit und Terminologie angepasst wird. Das Ziel ist ein inhaltlich korrekter und verständlicher Text, der nicht den Anspruch an die Qualität einer Humanübersetzung hat.

Full Post-Editing

Beim vollständigen (full) Post-Editing wird der Output zeitintensiv nachbearbeitet, so dass das Ergebnis qualitativ gleichwertig mit einer „traditionellen“ Übersetzung durch einen menschlichen Übersetzer ist.

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Welche Arten von maschineller Übersetzung (MÜ) gibt es?

Bereits seit den 1930er-Jahren gibt es erste regelbasierte Systeme zur MÜ. Solche Engines basieren auf Sprachalgorithmen, die einer spezifizierten Grammatik folgen und ein spezifisches Wörterbuch nutzen. Regelbasierte MÜ liest sich mechanisch, ist aber immer vollständig und bietet Konsistenz hinsichtlich Terminologie und Stil, wodurch der Output berechenbar ist.

Die ersten statistischen MÜ-Systeme kamen in den 80er-Jahren des vergangenen Jahrhunderts auf. Sie analysieren große Dateimengen zweisprachiger Daten nach statistischen Kriterien und fertigen anhand der sich daraus ergebenden Sprachmuster eine Übersetzung an. Statistische MÜ liest sich flüssiger als regelbasierte MÜ, allerdings besteht die Möglichkeit einer unvollständigen Übersetzung. Durch die verschiedenen Quellen, die analysiert werden, kann die Übersetzung inkonsistent in Sachen Stil und Terminologie sein, der Output ist unberechenbar.

Seit etwa 2016 gibt es neuronale MÜ-Systeme, die dadurch gekennzeichnet sind, dass die Engines mit großen Mengen zweisprachiger Daten trainiert werden und anhand dieser Daten lernen, innerhalb eines großen neuronalen Netzwerks zu übersetzen. Die Übersetzungen lesen sich i. d. R. sehr flüssig, sind aber wie die statistische MÜ unberechenbar im Output und inkonsistent hinsichtlich Terminologie und Stil. Und auch hier besteht die Gefahr unvollständiger Übersetzungen.

Außerdem besteht das Risiko, dass der Zieltext auf den ersten Blick wie eine gute Übersetzung aussieht, der Inhalt der Übersetzung jedoch nicht dem originalen Text entspricht. Das liegt daran, dass die Maschine den Kontext des Textes nicht erkennt und jeden Satz einzeln übersetzt, also das Vorangegangene nicht mit dem Folgenden verknüpft und in Bezug setzt.

Hybride MÜ-Systeme vereinen die Vorteile der verschiedenen Systeme.

Adaptive MÜ-Systeme sind eine Kombination aus statistischer und neuronaler MÜ.

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