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Kurzratgeber Maschinenübersetzung für KMUs

Kleine und mittlere Unternehmen haben einen Übersetzungsaufwand von maximal 5000 Seiten pro Sprache und Jahr. Individualisierte MÜ-Lösungen sind bei diesem Volumen zu teuer und KMUs sollten bestehende Services clever einsetzen:

  • Nutzen Sie keine Maschinenübersetzung für vertrauliche Dokumente
  • Verwenden Sie wenn möglich DeepL als Maschinenübersetzungs-Engine
  • Nutzen Sie MT ohne Post-Editing nur für Informativübersetzung, Support-Foren und Online-Kataloge
  • Nutzen Sie MT mit Post-Editing für große Textmengen, kurze Durchlaufzeiten

Maschinenübersetzung, MT, MÜ, Post-Editing – was ist das?

Maschinenübersetzung, maschinelle Übersetzung, Machine Translation sind alles Synonyme für das automatisierte Übersetzen von Texten mithilfe von Computersoftware. Als Abkürzungen werden im deutschen Sprachraum MÜ und MT gleichwertig verwendet.

  • Post-Editing ist die Nachbearbeitung, Kontrolle und Korrektur maschinenübersetzter Texte.
  • MTPE ist die Kobination von Maschinenübersetzung und Post-Editing.

Auf die verschiedenen Methoden der MÜ gehen wir weiter unten ein.

Clever eingesetzt kann Maschinenübersetzung auch Ihnen helfen, Kosten zu sparen. Wir beraten Sie gerne zum Einsatz der MT für Ihre Übersetzungsaufgaben.

Mehr erfahren!
Sanne Jerxsen

Dipl.-Kffr. Sanne Jerxsen

Kaufmännische Leitung

Maschinenübersetzung bei PRODOC

Nutzung von MT im CAT-Tool

Wir nutzen das MT-Plugin von memoQ, um MT gezielt und flexibel in den Übersetzungsprozess einbinden zu können. Die Maschinenübersetzung ist damit Bestandteil des normalen Übersetzungsworkflows mit folgenden Vorteilen:

  • Flexibilität bei Dateiformaten

Beliebige Dateiformate können ohne gesonderte Aufbereitung mit MT übersetzt werden. Indesign-Dateien können z.B. direkt eingelesen werden, per MT übersetzt und als Indesign-Dateien wieder ausgegeben werden.

  • Kombination von MT und Translation Memory
    Bereits vorhandene Übersetzungen kommen direkt aus dem Translation Memory (TM), ähnliche Texte werden ebenfalls mithilfe des TM übersetzt und nur für komplett neue Texte kommt MT zum Einsatz
  • Terminologiekonsistenz
    Verwendung der Firmenterminologie kann kontrolliert werden
  • Qualitätssicherung
    Die Qualitätskontrolle erfolgt mit den üblichen Tools und nach den gleichen Verfahren wie bei sonstigen Fachübersetzungen

Post-Editing ist wichtig für gute Qualität

Da die Maschinenübersetzung mittlerweile schon sehr gut, aber noch nicht perfekt ist, setzt PRODOC für optimale Ergebnisse Post-Editing ein. Post-Editing ist die Prüfung und das nachträgliche Korrigieren von maschinenübersetztem Text durch einen Fachübersetzer. Die Fachübersetzer von PRODOC halten sich beim Post-Editing an die Vorgaben der DIN ISO 18587 „Posteditieren maschinell erstellter Übersetzungen“.

MT-Optionen bei PRODOC

Wir bieten generell 3 Optionen für den Einsatz von MT an:

Vereinfacht und beschleunigt Ihren Workflow bei vielen Dateien oder bei Daten in Formaten, die von den generischen Services nicht direkt bearbeitet werden können – Nachteil: teils fehlerhafte und/oder grammatikalisch/Stilistisch fragwürdige Übersetzungen.

Sinnvoll wenn nicht Qualität sondern Zeitrahmen oder Preis oberste Priorität haben

Wenn Sie Wert auf einen zertifizierten Service und hohe Qualität haben. Beim Einsatz von DeepL als Übersetzungs-Engine kommt man so etwas schneller und etwas günstiger ans Ziel als sonst. Nachteil: DeepL ist nur in wenigen Sprachen verfügbar.

MT ohne Post-Editing für Supportartikel – Beispiel Microsoft

Microsoft setzt maschinelle Übersetzung auf seiner Support-Seite ein, um die vorhandenen Artikel in einer Vielzahl von Sprachen zur Verfügung zu stellen. Entsprechend übersetzte Texte sind mit einem Icon gekennzeichnet. Allerdings weist das Unternehmen explizit darauf hin, dass die Qualität der Artikel die aus maschineller Übersetzung stammen durchaus geringer ist, als die professioneller Übersetzungen. Auch hier müssen die Algorithmen, die hinter der MT stehen noch weiter verbessert werden.

Workflow mit MT im CAT-Tool

MTMTPEMTPE zertifiziert
Datenimport
Fuzzy-Matches
Maschinenübersetzung
Post-Editing
Terminologiekontrolle
Revision

Sprachen für MT bei PRODOC

Wir wollen unseren Kunden mit MT einen Mehrwert bieten. Das gelingt nur, wenn wir die MT in den normalen Übersetzungsprozess mit CAT-Tool integrieren können. Momentan kommt dabei für KMUs nur DeepL als Engine in Frage und das limitiert die Anzahl der Sprachen, in denen wir MT anbieten.

MT ist bei uns für folgende Sprachen verfügbar:

Welchen Übersetzungsservice bzw. welche Engine für KMUs?

Stand der Technik ist heutzutage die neuronale MT. Google, Microsoft, DeepL und viele andere große MT-Dienstleister nutzen diese Technologie – mehr dazu weiter unten.

All diese Services haben die oben beschriebenen Probleme mit uneinheitlicher Terminologie, weil Trainingsdaten für die Engines aus vielen unterschiedlichen Quellen stammen.

Nur wenn man Kontrolle über die Trainingsdaten hat, kann man terminologisch einwandfreie MÜ-Ergebnisse erzielen, die man auch ohne Post-Editing für bestimmte Anwendungszwecke direkt veröffentlichen kann. Dazu sind aber extrem viele Daten notwendig. Daimler, Siemens, Bosch und ähnliche Industriegiganten haben ausreichend Daten. KMUs in der Regel aber nicht.

KMUs müssen daher für Maschinenübersetzung auf Google, Microsoft oder DeepL zurückgreifen.

Wir empfehlen (Stand 2019) den Einsatz von DeepL – damit ist unserer Erfahrung nach der Post-Editing-Aufwand am geringsten.

KMUs sollten eine Maschinenübersetzung nur dann erwägen, wenn Sie die zu übersetzenden Texte sorgfältig auswählen. Außerdem sollten KMUs darauf achten, dass die MÜ in einen Übersetzungsworkflow mit CAT-Tools und Revision eingebunden ist.

Große Firmen mit hohem Übersetzungsaufkommen können eigene Machine-Translation-Engines aufbauen und damit auch terminologisch konsistente Ergebnisse erzielen. Kleinere Unternehmen mit einem Übersetzungsvolumen von weniger als 1000 Seiten pro Sprache und Monat müssen auf generische Engines ohne Terminologiekonsistenz zurückgreifen. Post-Editing ist bei generischen Engines auf jeden Fall erforderlich um gute Ergebnisse zu erzielen. Je nach Engine und Einsatzszenario kann Maschinenübersetzung mit generischen Engines gute Ergebnisse erzielen, wenn man den Übersetzungs-Workflow entsprechend einrichtet.

Übersicht MT-Technologien

Bei Maschinenübersetzung sind Trainingsdaten die Basis. Trainingsdaten sind vorhandene Übersetzungen in Form von bilingualen Dateien mit denen die Machine-Translation-Engines gefüttert werden. Diese vorhandenen Übersetzungen werden von den Systemen auf unterschiedliche Weise verwendet, um zu mehr oder weniger brauchbaren Übersetzungsergebnissen zu kommen. Für gute Ergebnisse werden systemunabhängig enorme Datenmengen benötigt: mehrere Millionen Sätze pro Sprache.

Von daher ist schon klar, dass bei generischen Engines Google und Microsoft führend sind. Sie indizieren mit ihren Suchmaschinen alle mehrsprachigen Websites im Internet und nutzen deren Inhalte um ihre MT-Engines zu trainieren. DeepL kam Ende 2017 hinzu und nutzt die Daten des Sprachportals linguee.com.

RMT – Regelbasierte MT

Anhand von morphologischen, syntaktischen und semantischen Regeln wird das Trainingsmaterial in Satzbestandteile zerlegt und damit eine Datenbank aufgebaut, die dann für die Erstellung der maschinellen Übersetzungen dient. Die Einbindung von Wörterbüchern für terminologische Konsistenz ist möglich. Die Qualität ist insbesondere dann gut, wenn auch für den deutschen Quelltext kontrollierte Sprache verwendet wird.

SMT – statistische MT

Statistische Analyse eines großen zweisprachigen Korpus. Ähnliche und häufig vorkommende Satzstrukturen und grammatikalische Gefüge werden auf diese Weise extrahiert, was später als Basis für die Übersetzung dient. Hier sind die Übersetzungen in der Regel wenig konsistent. Die Ergebnisse sind aber meist besser als bei der .

NMT – neuronale MT

Wie bei den anderen Methoden werden bei der NMT Trainingsdaten analysiert und dienen als Basis für die Übersetzung. Bei neuronaler Machine Translation werden die Texte jedoch durch Deep-Learning-Algorithmen von einem neuronalen Netzwerk „trainiert“. Während beim statistischen Ansatz der MT alle möglichen Syntaxoptionen mithilfe von Wortgefügen berechnet werden, startet bei der Deep-Learning-Methode eine Schleife in der Sätze solange gebaut werden, bis das bestmögliche Ergebnis erzielt wird. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der maschinellen Übersetzung hat die Qualität der resultierenden Übersetzungen deutlich verbessert.

Maschinenübersetzung – kurze Geschichte und Ausblick

Die globale Vernetzung läuft auf Hochtouren. Die Geschwindigkeit mit der die Bedeutung von digitaler Connectivity in den letzten Jahren zugenommen hat, ist für Branchenexperten und Industriekenner kaum überraschend.

Für viele Unternehmen gingen mit der digitalen Revolution ein betriebliches Umdenken und Innovationen einher.

Die explosionsartige Verbreitung an Daten und deren Verarbeitung können Unternehmen mithilfe von Übersetzung und Lokalisierung nutzen, um auf internationaler Ebene tätig zu werden und sich somit neue Einsatzmöglichkeiten zu erschließen. Eine zielmarktgerechte Vermittlung von mehrsprachigen Informationen und Botschaften an potenzielle Kunden ist hier der Schlüssel zum Erfolg.

Auch in der Übersetzungs- und Lokalisierungsbranche kam es zu einer Neuausrichtung der Arbeitsweise. Erhöhter Datenverkehr und insbesondere die Austauschgeschwindigkeit setzen eine schnelle und effiziente Lokalisierung von Texten voraus. Obwohl der Gebrauch von Machine Translation (MT) für eine schnelle Übertragung von Inhalten nicht ungewöhnlich ist, ist MT durch eine erhöhte Qualität des übersetzten Texts in den letzten Jahren deutlich einsatzfreundlicher geworden.

MT wird auch bei PRODOC eingesetzt. Da die maschinelle Übersetzung jedoch ein komplexes Thema ist, müssen unterschiedliche Gesichtspunkte und Voraussetzungen beachtet werden, um ein hochwertiges Ergebnis erzielen zu können. Beginnend mit der Beschaffenheit und dem Aufbau der zu übersetzenden Texte geht es hier um angepasste Workflows, sowie verschiedene Arten der Maschinenübersetzung.

Vor dem Hintergrund der globalen Vernetzung und dem benötigten Tempo mit dem neuer Content bereitgestellt werden muss, ist MT heutzutage kaum mehr zu ignorieren. Trotz all der fortschrittlichen und positiven Entwicklungen sollte sie dennoch mit Vorsicht genossen werden

Post Editing und ein finales Review bleiben weiterhin eine absolute Notwendigkeit, um Texte zielgruppengerecht in die Fremdsprache zu übertragen.

Maschinenübersetzung auch für Sie?

Nutzen Sie unser Angebotsformular und laden Sie zu übersetzende Dateien hoch. Geben Sie unter „Bemerkungen“ ein, an welchem MT-Service Sie interessiert sind:

  • MT (ohne Kontrolle, viele Dateien)
  • MTPE (mit Korrekturen durch einen Fachübersetzer)
  • MTPE zertifiziert (wie MTPE mit zusätzlicher Revision durch einen 2. Fachübersetzer)
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Dipl.-Ing. Stefan Weimar

Dipl.-Ing. Stefan Weimar

Geschäftsführer

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