Mit Glossaren für bessere Übersetzungen sorgen

Die Integration eines Glossars in Ihren maschinellen Übersetzungsprozess ist für die Wahrung von Konsistenz und Genauigkeit unerlässlich. Ob beim Training eines maschinellen Übersetzungsmodells (MT), bei der Echtzeit-Übersetzung mit einem Online-Übersetzungstool oder beim Post-Editing – der Einsatz eines Glossars sorgt für eine einheitliche Anwendung der von Ihnen bevorzugten Terminologie.

Dieser Beitrag gibt Ihnen einige Tipps zur Erstellung von Glossaren und führt Sie durch die einzelnen Phasen der maschinellen Übersetzung. Sie erfahren, wie in Ihren Workflow integrierte Glossare für bessere Ergebnisse sorgen.

Wie die Integration von Glossaren in Ihre MT-Workflows passt

Zu den Hauptphasen, in welche die Terminologie integriert werden kann, gehören:

• Trainingsphase, bei welcher das MT-Modell von Anfang an die priorisierten Begriffe lernt.
• Echtzeit-Übersetzung, bei der Glossare sicherstellen, dass die Terminologie während des Übersetzungsprozesses einheitlich angewendet wird.
• Post-Editing der MT-Ausgabe, bei der Humanübersetzer ein Glossar zur Optimierung des Ergebnisses verwenden.

Durch die laufende Integration von Glossaren wird sichergestellt, dass die finale Übersetzung mit der ursprünglich gewollten Aussage übereinstimmt und durchgehend eine hohe Qualität aufweist. Dieser strukturierte Ansatz verbessert nicht nur die Genauigkeit der Übersetzung, sondern auch die Effizienz des gesamten Unterfangens.

Warum die Terminologie ins MT-Training integriert werden sollte

Die Einbeziehung einer Terminologie in die Trainingsphase eines MT-Modells kann einen wesentlichen Unterschied machen. Indem die von Ihnen gewünschte Terminologie direkt in das Trainingsmaterial eingebettet wird, lernt das Modell die von Ihnen bevorzugten Begriffe und priorisiert sie von Anfang an. Dieser einmalige Trainingsaufwand stellt sicher, dass die Konsistenz zentraler Bestandteil Ihrer Übersetzungsmaschine ist.

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile: Er bettet die von Ihnen bevorzugte Terminologie in die Grundstruktur des MT-Modells ein, gewährleistet von Anfang an eine einheitliche Verwendung der Terminologie und sorgt für einen deutlich kürzeren Post-Editing-Prozess.

Doch es gibt wichtige Voraussetzungen und Überlegungen zu beachten. Eine wirksame Umsetzung erfordert umfassendes, fehlerfreies Trainingsmaterial, d.h. einen optimal vorbereiteten und konsistenten Datensatz. Nur mit einer gründlichen Vorbereitung führt diese einmalige Aktion zur gewünschten Effizienz.

Ein weiterer wesentlicher Aspekt ist die statische Beschaffenheit von MT-Modellen. Ein mit benutzerdefinierten Daten trainiertes MT-Modell ist so konzipiert, dass es bestimmte Begriffe entsprechend den Eingaben des Trainingsprozesses erkennt und verwendet. Doch die Glossare, Sprache und Branchenbegriffe verändern sich im Laufe der Zeit. Wird die Terminologie aktualisiert – also Begriffe hinzugefügt, entfernt oder geändert – so kann das Modell Schwierigkeiten haben, sich anzupassen. Möglicherweise verwendet es dann veraltete Begriffe oder erkennt neue nicht.

Aufgrund der Beschaffenheit eines MT-Modelltrainings stünde für die Integration dieser Änderungen ein erneuter solcher Prozess an. Dieser kann ressourcenintensiv und zeitaufwendig sein. Die Integration einer spezifischen Terminologie gleich zu Beginn trägt zwar zur Konsistenz bei, doch es muss berücksichtigt werden, dass das Modell sich ohne erneutes Training nur begrenzt laufenden Veränderungen anpassen kann.

Wie die Integration von Echtzeit-Glossaren funktioniert

Moderne MT-Maschinen wie DeepL bieten die Möglichkeit, während der Übersetzung Glossare einzuspeisen. Indem Sie Ihre Terminologie-Liste hochladen, können Sie die Einhaltung Ihrer Vorgaben in Echtzeit sicherstellen. Dies geschieht entweder durch Plugins oder integrierte Glossarfunktionen. Eine solche Integration bietet verschiedene Vorteile wie die Flexibilität, die von Ihnen bevorzugte Terminologie anzuwenden oder laufende Anpassungen vorzunehmen. Sie ist benutzerfreundlich und eignet sich daher ideal für interne Teams, die auf eine einheitliche Terminologie vertrauen.

Allerdings gibt es hier einiges zu beachten. Bei der Erstellung eines DeepL-Glossars ist es unerlässlich, die für Ihren Inhalt wichtigen Begriffe, die die Übersetzungsgenauigkeit erheblich beeinflussen, zu priorisieren. Zu allgemeine Begriffe sind wenig hilfreich und sollten vermieden werden. Legen Sie den Schwerpunkt auf branchenspezifische Begriffe, Fachjargon, Eigennamen und Schlüsselsätze, bei denen Konsistenz entscheidend ist. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Vermeidung von Duplikaten. DeepL wendet nur die erste gefundene Entsprechung an und ignoriert alle weiteren Varianten. Dies kann zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen, wenn ähnliche oder identische Begriffe mehrfach bei unterschiedlichen Übersetzungen aufgeführt sind. Die Überprüfung häufig verwendeter Begriffe und Ausdrücke hilft bei der Priorisierung und sorgt dafür, dass jeder Begriff nur einmal und mit der angemessensten Übersetzung gelistet wird.

Eine korrekte Formatierung unter Verwendung einer einfachen Quelle-Ziel-Struktur in einer CSV-Datei trägt zu einer nahtlosen Integration bei. Verwenden Sie ein einfaches Format mit einer Spalte für die Ausgangstexte und einer für die Zielübersetzung. Achten Sie darauf, keine zusätzlichen Zeichen zu verwenden.

Die Bedeutung des Post-Editings für die Konsistenz

Ein Glossar ist für Humanübersetzer ein wertvolles Hilfsmittel in der Post-Editing-Phase. Beim Post-Editing handelt es sich um den menschlichen Beitrag innerhalb des maschinellen Übersetzungsprozesses. Mit ihm werden das maschinelle Ergebnis und damit die Qualität der Übersetzung optimiert. Nachdem die MT-Engine eine erste Übersetzungsausgabe erstellt hat, stellen Post-Editoren mittels Glossars sicher, dass das Endprodukt den gewünschten Terminologieanforderungen entspricht. Dieses Vorgehen sorgt für die korrekte Verwendung einer speziellen oder komplexen Terminologie und für die entsprechende Genauigkeit.

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Die Integration eines Glossars in die verschiedenen Phasen Ihres maschinellen Übersetzungs-Workflows sorgt für eine qualitativ hochwertige Übersetzung. Ein gut gepflegtes Glossar stellt sicher, dass Ihre bevorzugte Terminologie einheitlich zur Anwendung kommt. Dies unabhängig davon, in welchem Abschnitt des Arbeitsablaufs ein Glossar integriert wird. Es kann beim Training des benutzerdefinierten Modells, bei der Integration in DeepL oder in der Nachbearbeitungsphase geschehen. Genauigkeit und Effizienz werden so verbessert.

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