Warum Auto-LQA stets durch menschliche Expertise ergänzt werden sollte

Die KI-gestützte Qualitätsprüfung ist noch lange nicht perfekt und kann daher das professionelle Lektorat nicht vollständig ersetzen. Auch bei einem vollautomatischen System ist menschlicher Input erforderlich, um eine qualitativ hochwertige Bewertung der Übersetzungsqualität zu gewährleisten.

Mit der fortschreitenden Umgestaltung der Lokalisierungsbranche durch KI hat sich die automatische Bewertung der Sprachqualität (Auto-LQA) als leistungsstarkes Tool im Bereich der Übersetzungsqualitätssicherung etabliert. Auf diese Weise können potenzielle Probleme in den Übersetzungen – von Grammatik und Rechtschreibung bis hin zu Unstimmigkeiten bei der Formatierung – automatisch erkannt werden, wodurch der Lokalisierungsprozess rationalisiert und Zeit eingespart wird.

1. Menschliches Verständnis

Die größte Einschränkung von KI bei der Bewertung der Sprachqualität liegt darin, dass sie Aspekte wie Kontext, Nuancen und kulturelle Bedeutungen nicht vollständig verstehen kann. Algorithmen des maschinellen Lernens sind zwar hervorragend in der Lage, oberflächliche Fehler zu erkennen, sie haben jedoch oft Probleme mit idiomatischen Ausdrücken, Tonalität, Sarkasmus, Humor, fachspezifischer Terminologie und regionalen Sprachunterschieden. So können beispielsweise übersetzte Inhalte, die technisch korrekt sind, in der Zielsprache dennoch unangemessen oder irreführend formuliert sein. Aus diesem Grund sind menschliche Lektoren nach wie vor unverzichtbar, um sicherzustellen, dass die Übersetzungen nicht nur korrekt, sondern auch kulturell und kontextuell angemessen sind.

2. Kulturelle Bezüge

Die Lokalisierung umfasst viel mehr als nur die Übersetzung von Wörtern, da es eine Vielzahl von Aspekten zu beachten gibt. So müssen Inhalte beispielsweise an die kulturellen Erwartungen und den Sprachgebrauch angepasst werden. Sprachexperten sind in der Lage, kulturelle Bezüge genau zu verstehen, um so sicherzustellen, dass sie für das Zielpublikum angemessen lokalisiert werden.

3. Zweideutigkeit

Es kann für maschinelle Übersetzungstools schwierig sein, Wörter und Sätze zu interpretieren, die mehrere Bedeutungen haben, ohne den breiteren Kontext zu kennen. Professionellen Übersetzern hingegen ist es möglich, den gesamten Inhalt, die Tonalität, die Zielgruppe und den Zweck zu berücksichtigen und so etwaige Unklarheiten leichter zu beseitigen.

4. Stil und Tonalität

Ein erfahrener Lektor kann die Tonalität und den Stil von Texten genau analysieren und so feststellen, ob die Übersetzung für die Zielgruppe geeignet ist, was besonders bei Marketinginhalten sowie im Kundendienst und Gesundheitswesen wichtig ist. Maschinelle Übersetzungsprogramme können zwar die Tonalität bis zu einem gewissen Grad analysieren, es besteht jedoch das Risiko, dass stilistische Elemente übersehen werden, die für die Kommunikation entscheidend sind.

Automatische LQA als Teil des Lokalisierungsprozesses

Integrierte Auto-LQA-Funktionen, wie sie in Übersetzungsmanagement-Tools zu finden sind, bewerten Übersetzungen automatisch anhand definierter Parameter. Sie sind besonders effektiv, wenn es darum geht, Inkonsistenzen bei der Terminologie sowie Formatierungs- und Grammatikfehler zu erkennen. Auto-LQA hilft Projektmanagern und Linguisten, indem ein vorläufiger Scan durchgeführt wird, um so den Überprüfungsprozess zu rationalisieren. Diese Systeme sind jedoch nicht darauf ausgelegt, professionelle Lektoren zu ersetzen, sondern sie vielmehr zu unterstützen.

Fehlerkategorien bei der Bewertung der Sprachqualität verstehen

Um eine umfassende Qualitätskontrolle zu gewährleisten, werden Fehler häufig in Kategorien eingeteilt. Dies hilft, die Übersetzungsqualität besser bewerten und verwalten zu können. Nachfolgend finden Sie eine Liste mit den wichtigsten Fehlerkategorien:

• Genauigkeit: Fehlübersetzungen, Auslassungen, Hinzufügungen, übermäßig oder nicht ausreichend übersetzte Inhalte, nicht übersetzter Text.
• Sprachfluss: Grammatik, Zeichensetzung, Rechtschreibung, grammatikalisches Register, ungeschickte Formulierungen, unidiomatischer Sprachgebrauch.
• Terminologie: Inkonsistenzen mit der Terminologiedatenbank, inkonsistente Verwendung der Terminologie, nicht exakte Translation-Memory-Übereinstimmungen.
• Stil/Tonalität: Unternehmensspezifische Tonalität, uneinheitlicher Stil, Berücksichtigung der Tonalität von Dritten.
• Design: Trunkierung/Texterweiterung, Markups, Länge, fehlender Text.
• Lokale Formatierungen: Datums-, Währungs-, Telefonnummer- und Adressformat sowie Maßeinheiten.
• Richtigkeit/Glaubwürdigkeit: Kulturspezifische Verweise, ungenauer oder irreführender Inhalt.
• Sonstiges: Inkonsistenzen, Fehler bei Verknüpfungen/Querverweisen, Probleme bei der Zeichenkodierung, falsche Darstellung von Tastenkombinationen, lokale Formatierungsprobleme.

Zusammenfassung

Automatisierte Systeme entwickeln sich stetig weiter und können die Bearbeitungsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit von Prozessen erheblich verbessern. Um wirklich genaue und hochwertige Übersetzungen zu erzielen, ist menschliches Fachwissen jedoch unverzichtbar.

Ein professioneller Anbieter von Übersetzungslösungen wie SimulTrans bringt die nötige Erfahrung, sprachliche Kompetenz und das kulturelle Wissen mit, um sicherzustellen, dass Ihre Inhalte nicht nur technisch korrekt übersetzt sind, sondern diese Ihre Zielgruppe ebenfalls effektiv erreichen.  Wir bei SimulTrans kombinieren KI-gestützte LQA-Tools mit der Expertise unserer erfahrenen Fachübersetzer und Qualitätssicherungsspezialisten, um Probleme wie falsch positive Ergebnisse und andere Fehler zu identifizieren, zu überprüfen und einer professionellen Bewertung zu unterziehen.

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