Vorher, nachher, besser

Text: Nicole Gorski

Neuronale maschinelle Übersetzungssysteme boomen. Damit entsteht auch der Bedarf an Pre- und Post-Editing von Übersetzungen. Doch wie effektiv ist ein Pre-Editing und welchen Einfluss hat es auf das Post-Editing? Eine Abschlussarbeit gibt Antworten.

Inhaltsübersicht

Lesedauer: 09:28 Minuten

Eingriff in die Maschinelle Übersetzung

Zwei Möglichkeiten, in den maschinellen Übersetzungsprozess einzugreifen, sind das Pre-Editing und das Post-Editing. Beim Pre-Editing handelt es sich um eine Anpassung des Ausgangstextes vor der Durchführung einer MÜ nach bestimmten zuvor ausgewählten Kriterien, um Fehlern bei der MÜ vorzubeugen. Das Pre-Editing muss nicht als separater Prozess angesehen werden. Vielmehr kann es als übersetzungsgerechtes Schreiben oder regulierte Sprache bereits in die Textproduktion eingebunden werden, etwa durch die Technische Redaktion. Das Post-Editing findet hingegen nach der MÜ statt, um dabei entstandene Fehler zu beheben. Beim Post-Editing handelt es sich um einen separaten Prozess, der bestenfalls von Sprach­experten durchgeführt wird, da sowohl die Ausgangssprache als auch die Zielsprache beherrscht werden müssen und gewisse Vorkenntnisse zur MÜ nützlich sind. So lassen sich Fehler schneller entdecken und korrigieren. Welche Kriterien ein Experte beim Editieren beachten soll, ist für jeden Fall individuell zu bestimmen, in Abhängigkeit von den zu Beginn genannten Faktoren für eine erfolgreiche MÜ. Die Korrekturen können beispielsweise die Rechtschreibung, Grammatik und Syntax betreffen, außerdem die Terminologie oder das Vermeiden von Ambiguitäten. Damit subjektive Präferenzen vermieden und Änderungen konsistent im gesamten Text vorgenommen werden, kommen mittlerweile softwareunterstütztes Pre- und Post-Editing zum Einsatz.

Ziel von Pre- und Post-Editing ist eine Qualitätsverbesserung der MÜ. Doch was genau lässt sich als qualitativ hochwertig bezeichnen? Über die Definition des Qualitätsbegriffs scheiden sich bis heute die Geister, so dass eine allgemeingültige Definition fehlt. Daher ist häufig unklar und subjektiv, wo die Grenzen des Editierens liegen und was als qualitativ ausreichende Übersetzung angesehen wird. In der Praxis hängen die Qualitätsanforderungen an eine Übersetzung jedoch maßgeblich vom Auftrag bzw. Auftraggeber, der Zielgruppe und dem Zweck der Übersetzung ab. Bestimmte Anforderungen an die Qualität einer Übersetzung sollten daher bereits im Vorfeld festgelegt werden.

Gegenstand der Untersuchung

Obwohl der Nutzen von Pre- und Post-Editing unbestritten ist, wird beides oftmals unabhängig voneinander betrachtet. Daher wurde in einer Abschlussarbeit untersucht, inwiefern ein Pre-Editing die Ergebnisse einer MÜ verbessern und den Post-Editing-Aufwand verringern kann. Dazu wurde ein Vergleich zum Post-Editing einer MÜ ohne zuvor durchgeführtes Pre-Editing gezogen. Zum Einsatz kam das neuronale maschinelle Übersetzungssystem DeepL, um auch die Nachteile eines kommerziellen MÜ-Systems für allgemeine Zwecke zu verdeutlichen.

Untersucht wurden drei Ausgangstexte aus dem Bereich Fahrzeugtechnik. Jeder der Ausgangstexte gehört einer anderen Textsorte an: Fachzeitschriftenartikel, Lehrbucheintrag und Betriebsanleitung. Mit den verschiedenen Ausgangstexten lässt sich aufzeigen, inwiefern die einzelnen Textsorten und deren Merkmale Einfluss auf die MÜ und das Pre- und Post-Editing haben können. Als Endergebnis sollte ein veröffentlichungsreifer Zieltext entstehen, der nicht nur zu Informationszwecken dient und zudem an höhere Qualitätsanforderungen geknüpft ist.

Für das Pre-Editing wurden Regeln aus „The Global English Style Guide“ von John R. Kohl [1] und aus „Regelbasiertes Schreiben – Englisch für deutschsprachige Autoren“ der tekom [2] zusammengestellt. Für das Post-Editing wurden hingegen Regeln aus „Regelbasiertes Schreiben – Deutsch für die Technische Kommunikation“ der tekom [3] ausgewählt. Wie sehen die Ergebnisse aus?

Übersetzung eines Zeitschriftenartikels

Der erste Ausgangstext stammt aus der Fachzeitschrift „Automotive Engineering“ [4] und beschäftigt sich mit Änderungen beim Fahrzeugdesign von autonomen Fahrzeugen. Bei der Untersuchung dieses Textes standen sprachliche Mittel imVordergrund, zum Beispiel Metaphern, Wortspiele, Neologismen und Realia. Sie sind ein Merkmal publizistisch aufbereiteter Textsorten und kommen dementsprechend häufig vor. Die Übersetzung sprachlicher Mittel gilt als eine der größten Schwachstellen von MÜ, da sie entweder durch sprachliche Mittel mit einer ähnlichen Wirkung in die Zielsprache übertragen oder paraphrasiert werden müssen.

Tabelle 01 zeigt einen Beispielsatz aus dem Artikel und die Ergebnisse der jeweiligen Schritte im Vergleich.

Auswirkung von Pre-Editing.

Tab. 01 Quelle und Hervorhebung Nicole Gorski.

Betrachtet man den Ausgangstext, so lässt sich vermuten, dass die komplexere Prämodifikation bei einer Nominalphrase (internal combustion engine-powered cars) ein Problem für die MÜ darstellt. Die Bezüge zwischen den einzelnen Elementen können unklar sein, da die MÜ im Gegensatz zum Humanübersetzer keine logischen Schlussfolgerungen ziehen kann. Aus diesem Grund wurde die Nominalphrase beim Pre-Editing in einen Relativsatz aufgespalten.

Außerdem stellt das Verb charging eine Schwierigkeit dar. Im Englischen kann es verschiedene Bedeutungen haben und ist an dieser Stelle ein Wortspiel in Bezug auf Elektrofahrzeuge und deren Ladevorgang. Die Übertragung dieses Wortspiels ins Deutsche ist so nicht umsetzbar. Daher kann von einer fehlerhaften MÜ ausgegangen werden. Das sprachliche Mittel wurde daher im Pre-Editing durch eine Paraphrase ersetzt. Sie verdeutlicht auch den inhaltlichen Zusammenhang besser.

Sieht man sich nun die MÜ des nicht editierten Ausgangstextes an, dann kann man feststellen, dass die Prämodifikation wie erwartet beibehalten wurde, wodurch die nicht idiomatische Übersetzung verbrennungsmotorisch angetriebene Autos produziert wurde. Diese Übersetzung muss durch ein Post-Editing bearbeitet werden. Im Vergleich dazu wurde bei der MÜ des editierten Ausgangstextes durch Verwendung des Relativsatzes eine Verbesserung erzielt. Lediglich der Terminus Autos wird durch Fahrzeuge ersetzt, um einen gewissen Grad an Fachsprachlichkeit zu wahren. Zudem wird bei der MÜ des Originalausgangstextes bestätigt, dass die Übersetzung von charging semantisch fehlerhaft ist. Durch das Pre-Editing wird jedoch eine geeignete Lösung erzielt, so dass bei der MÜ kein Post-Editing mehr erforderlich ist.

Dieses Beispiel zeigt also, dass durch das Pre-Editing Verbesserungen bei der MÜ erzielt wurden bzw. der Post-Editing-Aufwand verringert werden konnte. Dennoch treten bei der MÜ in dem Beispielsatz weitere problematische Stellen auf, die beim Pre-Editing nicht berücksichtigt wurden. Während beispielsweise das Wort mainstream bei der MÜ des editierten Ausgangstextes ausgelassen wurde, ist dies bei der MÜ des Originalausgangstextes jedoch nicht eingetreten. Das lässt auf eine gewisse Willkür bei der neuronalen MÜ schließen. Da diese Schwachstelle in der Regel nicht durch ein Pre-Editing beeinflusst werden kann, ist ein Post-Editing unvermeidbar.

Übersetzung eines Lehrbuchauszugs

Der zweite Ausgangstext ist ein Auszug aus einem Kfz-Lehrbuch [5]. Er behandelt die Funktionsweise von Fahrzeugdiagnosesystemen und vermittelt theoretisches Wissen. Dazu werden unterschiedliche Termini aus dem Fachbereich eingeführt und definiert. Auffallend ist, dass im Ausgangstext die Terminologie nicht nur inkonsistent, sondern teilweise mehrdeutig ist. Die Verwendung alternativer Termini für ein und denselben Begriff kann in dieser Textsorte beabsichtigt sein, um dem Rezipienten ggf. eine Bandbreite an verwendeten Termini vorzustellen, die in der Praxis auftauchen können (zum Beispiel in der „Werkstattsprache“). Jedoch muss deutlich gemacht werden, dass es sich um Synonyme handelt. Das ist im Ausgangstext aber nicht der Fall. Daher kann es zu Schwierigkeiten bei der MÜ kommen.

Tabelle 02 zeigt ein Beispiel für solch einen Terminus und dessen bearbeitete Version. Im gesamten Ausgangstext werden neben air mass flow meter die Varianten air mass flow sensor und mass air flow sensor verwendet. Hierbei wird auch die inkonsistente Schreibweise bzw. Reihenfolge der einzelnen Teile des Kompositums deutlich. Letzteres ist für die MÜ besonders problematisch, da Bezüge zwischen Teilen des Kompositums falsch interpretiert werden können. Beim Pre-Editing wurde daher die konsistente Variante mass airflow sensor eingesetzt, wobei airflow durch Zusammenschreibung als ein Wort gekennzeichnet wird, um die Möglichkeit von Bezugsfehlern nochmals zu reduzieren.

Beispiel für inkonsistente Terminologie.

Tab.02 Quelle Nicole Gorski

Bei Untersuchung der MÜ wurde jedoch deutlich, dass die MÜ, wie bereits bekannt, lediglich auf Satzebene agiert und ein Pre-Editing nicht zwingend vor Inkonsistenz schützen kann. So wurden die unterschiedlichen Termini des nicht editierten Ausgangstextes zum einen mit Luftmassenmesser und zum anderen mit Luftmassenstromsensor übersetzt. Dieselben Übersetzungen treten auch bei der MÜ des editierten Ausgangstextes auf, so dass durch das Pre-Editing keine Verbesserung erzielt wurde. Der Post-Editing-Aufwand fällt somit gleich aus.

Dieses Ergebnis kann am Beispiel eines weiteren Terminus in Tabelle 02 belegt werden, nämlich manifold pressure sensor, bei dem jedoch kein Pre-Editing durchgeführt wurde. Dieser Terminus wurde bei der MÜ mit Krümmerdrucksensor, Sammeldrucksensor, Krümmerdruckmesser und Saugrohrdrucksensor übersetzt. Trotz der konsistenten Verwendung des englischen Terminus werden sogar bei ein und demselben Segment unterschiedliche Übersetzungen durchgeführt. Dies verdeutlicht eine eindeutige Schwachstelle neuronaler maschineller Übersetzungssysteme, nämlich die Inkonsistenz sowohl auf Segment­ebene als auch segmentübergreifend. Hinsichtlich der Terminologie kann ein reines Pre-Editing also nicht zu einer signifikanten Verbesserung oder einem reduzierten Aufwand für das Post-Editing führen. Daher ist der Einsatz einer Terminologiedatenbank in Verbindung mit einem (neuronalen) maschinellen Übersetzungssystem unbedingt empfehlenswert.

Übersetzung einer Betriebsanleitung

Der dritte und letzte Ausgangstext ist ein Auszug aus einer Betriebsanleitung eines Fahrzeugs [6]. Er beschäftigt sich mit dem Bereich Wartung und Instandhaltung. Dieser Text enthält klassische Merkmale einer Anleitung, wie etwa Handlungsanweisungen sowie Warn- und Sicherheitshinweise. Bei der Untersuchung wurden diese näher betrachtet. Im Ausgangstext wurde für Handlungsweisungen überwiegend konsequent der imperativische Infinitiv verwendet, so dass dementsprechend kein Pre-Editing durchgeführt wurde. Der imperativische Infinitiv wurde bei der MÜ ins Deutsche jedoch überwiegend mit der direkten Leseransprache wiedergegeben (Tab. 03). Im Allgemeinen ist dies eine Möglichkeit, Handlungsanweisungen zu formulieren. Ist die direkte Ansprache jedoch unerwünscht, müssen alle Handlungsanweisungen in den imperativischen Infinitiv umformuliert werden, was den Post-Editing-Aufwand erheblich erhöht.

Tabelle mit Beispielen.

Tab. 03 Quelle Nicole Gorski

Umgekehrt könnte der Fall auftreten, dass die Handlungsanweisungen mit dem imperativischen Infinitiv übersetzt werden, obwohl die direkte Ansprache verwendet werden soll. Das Beispiel zeigt, dass neuronale maschinelle Übersetzungssysteme grammatikalische Strukturen im Englischen nicht zwingend mit denselben grammatikalischen Strukturen ins Deutsche übertragen, wodurch ein Pre-Editing in dieser Hinsicht ggf. unbrauchbar wäre. Bei diesem Beispiel ist es sinnvoll, zusätzlich ein Translation Memory einzusetzen, das idealerweise bereits konsistente Übersetzungen gewisser Handlungsanweisungen enthält.

Ergebnisse der Arbeit

Bei den genannten Fällen handelt es sich lediglich um ausgewählte Beispiele der Untersuchung. Mit Blick auf die Qualität wurde festgestellt, dass ein Pre-Editing durchaus den Post-Editing-Aufwand reduzieren kann. Es ist jedoch kein Garant für eine bessere MÜ. Obwohl bestehende Regelwerke zum Pre- und Post-Editing meist sprachabhängig sind, hängt es stark von der Textsorte und deren Textsortenkonventionen ab, welche Aspekte es beim Editieren und der MÜ zu beachten gilt.

Dementsprechend können aufgestellte Regeln für das Editieren nicht für alle Textsorten angewandt werden und erfordern eine Anpassung. Zudem können durch das Eingreifen in gewisse Textstellen beim Pre-Editing Probleme an anderen Stellen auftreten oder gar keinerlei Verbesserung bei der MÜ erzielt werden. Dies liegt insbesondere daran, dass die Ergebnisse neuronaler maschineller Übersetzungssysteme nicht vorhersehbar sind. Ein Pre-Editing ist beispielsweise nicht zwingend hilfreich, um Konsistenz herzustellen. Außerdem ist entscheidend, ob die erzielte qualitative Verbesserung der MÜ durch das Pre-Editing als ausreichend angesehen wird, was wiederum vom Zweck der Übersetzung und der individuellen Definition und Auslegung von Qualität abhängt.

Trotz durchgeführtem Pre-Editing kann ein Post-Editing nicht immer vermieden werden. Doch dies ist auch nicht unbedingt Sinn und Zweck des Ganzen, da sich Pre- und Post-Editing gegenseitig ergänzen. Die besten Ergebnisse können also erzielt werden, indem beide Methoden zusätzlich zum eigentlichen MÜ-Prozess eingesetzt werden. Das Pre-Editing sollte aus ökonomischen Gründen jedoch nicht zwingend als separater Prozess angesehen werden. Sofern die Übersetzung eines Textes vorgesehen ist, sollten bereits im Zuge der Textproduktion Schreibregeln aufgestellt und eingehalten werden, um ein anschließendes Pre-Editing zu vermeiden.

Des Weiteren wurde festgestellt, dass die Methoden des Pre- und Post-Editing zwar definiert, jedoch deren Grenzen nicht eindeutig festgelegt sind. Es ist beispielsweise häufig unklar, wie weit ein Pre- bzw. Post-Editing reicht und inwiefern auch inhaltliche Anpassungen angemessen sind. Zudem muss stets vor dem Pre-Editing festgelegt werden, ob der editierte Ausgangstext noch für andere Zwecke als zur Verbesserung der MÜ dienen soll. Ist eine Veröffentlichung des editierten Ausgangstextes nicht auszuschließen, muss ggf. auf bestimmte Korrekturen verzichtet werden, um landesspezifische bzw. kulturspezifische Merkmale und Textsortenkonventionen zu erhalten.

Anforderungen an den Beruf

Für die Zukunft von Übersetzern gilt, dass zunehmend Sprachexperten für die Analyse von Ausgangstexten benötigt werden. Es muss zum Beispiel festgestellt werden, inwiefern sich ein Text für eine MÜ eignet, und es müssen Regelwerke für das Pre- oder Post-Editing erstellt und umgesetzt werden. Außerdem eröffnen sich neue Berufsmöglichkeiten hinsichtlich der Evaluierung von Übersetzungen und der Terminologiearbeit, die in allen Fachbereichen an Bedeutung gewinnt, insbesondere aufgrund der erwähnten Inkonsistenzen bei maschinellen Übersetzungen. Dasselbe gilt auch für literarische Texte oder allgemein für kulturspezifische Textsorten, deren ausgeschmückte Sprache und sprachliche Mittel durch MÜ-Systeme größtenteils wörtlich übertragen werden. Um die Funktion dieser Texte und deren Stil aufrechtzuerhalten, sind Übertragungen in die Zielsprache erforderlich, die weiterhin den Einsatz von Humanübersetzern erfordern. Diese und zahlreiche an dieser Stelle nicht erwähnte Tätigkeiten gehören zu den neuen Herausforderungen und Aufgabengebieten, denen sich Übersetzer stellen müssen. Die Entwicklung von MÜ-Systemen bleibt daher weiterhin zu beobachten, ebenso wie die Akzeptanz in der Übersetzungsbranche sowie die Bereitschaft, solche Systeme in Unternehmen zu implementieren und die Prozesse anzupassen.

Links und Literatur zum Beitrag

[1] Kohl, John R. (2008): The Global English Style Guide: Writing Clear, Translatable Documentation for a Global Market. Cary, North Carolina: SAS Institute Inc.

[2] tekom (2014): Leitlinie: Regelbasiertes Schreiben – Englisch für deutschsprachige Autoren. 1. Aufl. Stuttgart: tekom.

[3] tekom (2013): Leitlinie: Regelbasiertes Schreiben – Deutsch für die Technische Kommunikation. 2. Aufl. Stuttgart: tekom.

[4] Buchholz, Kami (2018): Autonomous Vehicle Cabins Depart from Traditional Interior Designs. In: SAE International Automotive Engineering [3], S. 14–16.

[5] Kiencke, Uwe; Nielsen, Lars (2005): Automotive Control Systems for Engine, Driveline, and Vehicle. 2. Aufl. Berlin [u.a.]: Springer, S. 150–153.

[6] Ford Motor Company (2016): FLEX Owner’s Manual. Litho: Ford Motor Company, S. 250–253

www.fordservicecontent.com/Ford_Content/Catalog/owner_information/2017-Ford-Flex-Owners-Manual-version-1_om_EN-US_EN-CA_09_2016.pdf  [9. Juni 2020].

Ergebnisse einer Abschlussarbeit zur Maschinellen Übersetzung.