Qualität und maschinelle Übersetzung – geht das?

Wenn die maschinelle Übersetzung (MÜ oder im Englischen MT für "machine translation") Teil eines Lokalisierungsprojektes ist, kann die Qualität des übersetzten Produktes durchaus unbefriedigend sein. Deshalb sollte mit den richtigen Mitteln sichergestellt werden, dass die sprachliche Qualität am Ende nicht leidet.

Diese zu beurteilen ist ein wesentlicher Schritt im Workflow der maschinellen Übersetzung, denn die maschinell übersetzten Inhalte sollen weder zu viel noch zu wenig nachbearbeitet werden.

Ein Zuwenig an Nachbearbeitung ("under post-editing") entsteht, wenn die erforderlichen Qualitätsstandards bei der Bearbeitung nicht eingehalten werden. Ein Zuviel an Nachbearbeitung ("over post-editing") bedeutet, dass der Bearbeiter bzw. Post-Editor nutzbare Passagen des maschinell übersetzten Textes entfernt und durch eine eigene übersetzte Version ersetzt hat, was zu einem Verlust der Produktivität führt.

Doch es gibt einen Lichtblick: Die Einführung der neuronalen MÜ (Neural Machine Translation, NMT) macht die Nachbearbeitung um ein Vielfaches einfacher. Verschiedene Tests und Experimente zeigen, dass die NMT nicht nur flüssiger als ihre Vorgängertechnologie, die statistische MÜ (SMT), sein kann, sondern auch genauer.

Im Allgemeinen ist die NMT für die meisten Anwendungsgebiete ein Gewinn. Aber was bedeutet das für die Praxis?

Korrekturen beim Post-Editing

• Terminologie: Diese Kategorie ist bei der Korrektur die wichtigste und erfordert am meisten Aufmerksamkeit. Bisher lässt sich die NMT nicht so leicht manipulieren wie die vorangegangene SMT, und der Bereich mit dem höchsten Änderungsbedarf ist die Terminologie. Geschulte Post-Editoren wissen das und werden die korrekte Glossarterminologie schnell und umsichtig einsetzen, ähnlich wie Übersetzer beim normalen Übersetzen von Texten.
• Inkonsistenzen: Unterschiedliche Übersetzungen desselben Wortes oder Satzes sind in NMT-Texten ein weiteres Problem, das mit dem vorherigen in gewisser Weise zusammenhängt.
• Falsche Übersetzungen: Diese können in maschinell übersetzten Texten durchaus vorkommen. Daher ist es entscheidend, dass Post-Editoren gerade bei besonders flüssigen Textpassagen genau hinsehen und auf die richtige Übertragung des Inhalts achten. Es müssen alle Bedeutungsaspekte des Quelltextes im Zieltext auftauchen und es darf nichts fehlen oder hinzugefügt werden. Für die neurale MÜ ist das besonders wichtig.

Es gibt noch andere Kategorien, die beim Post-Editing ins Gewicht fallen, jedoch mit geringerem Anteil. So zum Beispiel falsche Wortform, falsche Wortart, Satzstruktur, Leerzeichen und Satzzeichen.

Weitere Qualitätskontrollen werden von einem Korrekturleser bzw. Reviewer vorgenommen, der sicherstellt, dass die Übersetzung in vollem Umfang die Bedeutung des Quelltextes wiedergibt. Zudem achtet er darauf, dass der passende Sprachstil vorhanden ist und sich dieser an die Vorgaben im Styleguide des Kunden hält.

Korrekturen in automatischen Qualitätskontrollen

Sobald die maschinelle Übersetzung nachbearbeitet und korrigiert wurde, werden dieselben Qualitätskontrollen wie auch bei allen anderen Übersetzungen vorgenommen. Diese sind zum Teil automatisch und beziehen sich auf:

• Rechtschreibung
• Grammatik
• Groß-/Kleinschreibung
• Interpunktionsregeln
• Terminologie
• Inkonsistenzen

Am Ende sollte sich eine Übersetzung mit vollem Post-Editing, wie auch alle anderen Übersetzungen, wie ein in der Zielsprache verfasster Originaltext lesen. Der Benutzer, der die Produktbeschreibung liest, die App verwendet oder den Onlinekurs anhört, sollte sich nie fragen, ob dieser Text ursprünglich in einer anderen Sprache verfasst wurde. Denn das Magische an der Übersetzung ist, dass sie überall auftauchen kann, aber nie erkannt oder gespürt werden sollte.

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