Maschinelle Übersetzung und der Übersetzungsberuf

Dieses Thema befasst sich mit maschineller Übersetzung und Übersetzungstechnologie sowie deren Auswirkungen auf die Art und Weise, wie Übersetzungen angefertigt werden, und auf den Übersetzungsberuf.

Definition

Die Untersuchung automatischer Übersetzungssysteme und der Übersetzungstechnologie sowie deren Auswirkungen auf die Übersetzungspraxis und den Berufsstand.

Scope

Dieses Thema behandelt die Entwicklung der maschinellen Übersetzung von regelbasierten zu statistischen und neuronalen Systemen, computergestützte Übersetzungswerkzeuge wie Translation Memory und Terminologieverwaltung, die Praxis der Nachbearbeitung maschineller Ausgaben und die Folgen dieser Technologien für die Arbeit, Produktivität, den Status und die Ethik von Übersetzern. Es beschreibt die Übersetzungstechnologie deskriptiv und betrachtet, wie die Automatisierung den Berufsstand umgestaltet, anstatt technische Anweisungen zu geben.

Core questions

• Wie haben sich maschinelle Übersetzungssysteme entwickelt?
• Was ist Post-Editing und wie verändert es die Aufgabe des Übersetzers?
• Wie unterstützen computergestützte Übersetzungswerkzeuge menschliche Übersetzer?
• Welche Folgen hat die Automatisierung für den Übersetzungsberuf?

Key theories

Paradigmen der maschinellen Übersetzung

Die Abfolge von regelbasierter zu statistischer und dann neuronaler maschineller Übersetzung, wobei neuronale Systeme gelernte Repräsentationen verwenden, um flüssigere Ausgaben zu erzeugen, wie in Koehns Darstellung des Feldes zusammengefasst.

Post-Editing und Mensch-Maschine-Workflows

Forschung, exemplarisch dargestellt durch die Arbeit von Sharon O'Brien, zur Nachbearbeitung maschineller Ausgaben und zu Translation-Memory-Tools, die Produktivität, Aufwand und Qualität in Mensch-Maschine-Übersetzungsworkflows analysiert.

History

Die maschinelle Übersetzung geht auf die 1950er Jahre und das Georgetown-IBM-Experiment zurück, wurde durch den ALPAC-Bericht von 1966 zurückgeworfen und in den 1990er und 2000er Jahren durch statistische Methoden sowie in den 2010er Jahren durch neuronale Methoden wiederbelebt. Translation Memory und computergestützte Übersetzungswerkzeuge haben die berufliche Praxis ab den 1990er Jahren verändert, und die Nachbearbeitung maschineller Ausgaben ist zu einer wichtigen Arbeitsweise geworden.

Debates

Automatisierung und die Zukunft menschlicher Übersetzer

Die Debatte konzentriert sich darauf, ob die fortschreitende maschinelle Übersetzung Übersetzer entqualifizieren oder verdrängen wird oder stattdessen ihre Rolle in Richtung Post-Editing, Spezialisierung und Überwachung umgestaltet, mit Auswirkungen auf Status, Bezahlung und Ethik.

Key figures

• Philipp Koehn
• Lynne Bowker
• Sharon O'Brien
• Anthony Pym

Seminal works

• bowker2002
• koehn2020
• obrien2011

Frequently asked questions

Was ist Post-Editing?

Post-Editing ist die menschliche Überarbeitung der Rohausgabe einer maschinellen Übersetzung, um diese auf ein erforderliches Qualitätsniveau zu bringen, und ist heute eine gängige berufliche Aufgabe neben der Übersetzung von Grund auf neu.

Wird maschinelle Übersetzung menschliche Übersetzer ersetzen?

Aktuelle Erkenntnisse und wissenschaftliche Arbeiten legen nahe, dass maschinelle Übersetzung den Berufsstand eher umgestaltet als vollständig ersetzt, indem sie einen Großteil der Arbeit auf Post-Editing, Spezialisierung und Qualitätsüberwachung verlagert, insbesondere bei Texten mit hohen Anforderungen und kreativen Texten.