Bessere Prozesse beim Post-Editing schaffen

Viele Übersetzer arbeiten ohnehin mit Tools, die ihnen die Arbeit erleichtern und das Übersetzen beschleunigen. Dazu gehören CAT-Tools wie Translation-Memory-Systeme genauso wie Zeiterfassungsprogramme oder Wörterbücher. Was für Übersetzungen geeignet und bewährt ist, kann aber für andere Aufgaben wie das Post-Editing nicht optimal sein. Hierbei werden vorab maschinell erstellte Übersetzungen so überarbeitet, dass sie den Ansprüchen des Auftraggebers entsprechen. Wie kann man nun bessere Prozesse beim Post-Editing schaffen?

Was ist Post Editing & wie läuft es ab?

Beim Post-Editing handelt es sich um die Nachbearbeitung von maschinell übersetzten Inhalten nach vorab besprochenen Richtlinien. Teilweise geht es schlicht um das Verständnis von Texten, sodass Übersetzer aus holprigen Sätzen besser lesbare machen. In anderen Fällen soll sich die maschinell generierte Übersetzung am Ende nicht von einer menschengemachten Übersetzung unterscheiden: hier ist meist mehr Nacharbeit nötig.

Je nach Sprachkombination und Themengebiet können maschinelle Übersetzungen so gut sein, dass ein Post-Editing kaum nötig ist. In anderen Fällen entspricht der Aufwand für den Übersetzer aber etwa einer eigenständig angefertigten Übersetzung, da – anders als beim Lektorat – die zu prüfende Version nicht von einem denkenden Menschen, sondern von einer durchdacht programmierten Maschine stammt, die mit mehr oder weniger gut geeigneten Daten eingerichtet wurde.

Welche Tools unterstützen Übersetzer?

Bislang arbeiten Übersetzer beim Post-Editing meist mit den gleichen Tools wie bei regulären Übersetzungen. Durch Translation Memory werden sich wiederholende Passagen erkannt und Vorschläge für die Übersetzung gemacht.

Dabei sind die Prozesse aber nicht immer auf das Nacharbeiten maschinell erstellter Übersetzungen ausgerichtet: Wörter müssen oft wiederholt ersetzt werden – ob ein Post-Editing oder eine Übersetzung stattfindet, ist für die CAT-Tools nachrangig.

Viele Funktionen in den gängigen Tools werden von Übersetzer und Post-Editoren aber noch zu selten genutzt, andere müssten noch entwickelt werden, so Félix do Carmo vom ADAPT Research Centre in Dublin. Wichtig sei mehr Interaktion zwischen Übersetzer und Übersetzungstool, sodass weniger repetitiv gearbeitet werden muss.

Schwachstellen beim Post-Editing

Maschinelle Übersetzungen sind schnell und günstig. Auch inklusive vollem Post-Editing liegt der Preis oft 30 % oder mehr unter dem, was für „reguläre“ Übersetzungen (ohne Lektorat) berechnet wird. Häufig liest man aber von Vorbehalten von Übersetzern dem Post-Editing gegenüber, da der Arbeitsaufwand sehr hoch, die Bezahlung aber vergleichsweise schlecht sei. Tatsächlich gibt es beim Post-Editing aber vor allem das Problem, dass sich nicht jeder Text für maschinelle Übersetzungen eignet und somit das Post-Editing aufwendig macht.

Umso weniger sich der Ausgangstext an sprachliche Regeln hält, desto „schlechter“ wird auch die neuronale maschinelle Übersetzung und desto mehr Nacharbeit muss der Post-Editor leisten. Texte, die ohnehin schon nicht fehlerfrei waren, als sie zur NMT eingespeist wurden, werden auch nach der Übersetzung Fehler enthalten. Teils sind sie für einen menschlichen Übersetzer kaum nachvollziehbar. Er kann hier also nicht an der Übersetzung nacharbeiten, sondern muss oft das Ausgangsdokument zurate ziehen. Das kostet Zeit und das ist nicht immer eingeplant.

Ist eine bestimmte Terminologie vorgegeben, die von der Maschine nicht eingehalten wird, muss der Humanübersetzer alle entsprechenden Stellen nacharbeiten. Außerdem muss er sich – wie bei anderen Übersetzungsaufträgen – beim Post-Editing ebenfalls in teils hochfachliche Themen einarbeiten.

Je nach Ausgangstext und Briefing kann das Post-Editing für Übersetzer also undankbar sein. Viele Übersetzer akzeptieren auch keine Post-Editing-Aufträge, obwohl sie durchaus Übersetzungen lektorieren. Wichtig ist es also, Strategien und Tools zu finden, mit denen das Post-Editing einfacher wird. Außerdem müssen Auftraggeber verstehen, welche Texte sich für maschinelle Übersetzungen eignen und welche besser von einem Humanübersetzer übersetzt werden.

Wie könnten die Prozesse beim Post-Editing zukünftig aussehen?

Maschinelle Übersetzungen sind längst in der Welt der Übersetzungen angekommen und können je nach Übersetzungszweck durchaus gut und nützlich sein. Viele Anbieter von Systemen zur NMT arbeiten kontinuierlich an Verbesserungen, außerdem lernt das System durch die eingespeisten Daten immer weiter. So werden maschinelle Übersetzungen besser, trotzdem wird es in vielen Fällen auch künftig nötig sein, Full Post-Editing zu betreiben.

Dafür ist auch die Weiterentwicklung von Übersetzungstools nötig, damit Übersetzer beim Post-Editing tatsächlich schneller sind als wenn sie eine komplett eigenständige Übersetzung anfertigen würden.

Dass die Prozesse noch lange nicht optimal sind und hier weitere Forschung und Erfahrung nötig ist, zeigt auch der Master-Studiengang am SDI „Post-Editing & Qualitätsmanagement“, der zum Wintersemester 2020/21 erstmals angeboten wird.

Viele Übersetzer sehen das Post-Editing aber nicht nur als Gefahr, sondern vor allem als Chance. Klug ein- und umgesetzt lohnt sich MTPE sowohl für Auftraggeber als auch für Übersetzer. Laden Sie sich dazu auch unser kostenloses Whitepaper zum Thema Maschinelle Übersetzung & Post-Editing – Möglichkeiten und Grenzen runter!

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Literatur:

Christine Bruckner: „MT Summit XVII, Dublin: Forschung trifft Praxis“ in MDÜ 5/19, S. 30-34.

RWS: „Post-Editing in der Zukunft: ein Interview mit Félix do Carmo“ abgerufen unter https://www.rws.com/de/insights/rws-moravia-blog/de-post-editing-in-der-zukunft-ein-interview-mit-felix-do-carmo/#

SDI: „Master Post-Editing & Qualitätsmanagement“ abgerufen unter https://www2.sdi-muenchen.de/hochschule/studium/ma/post-editing-qualitaetsmanagement

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