DeepL: So gelingt die Nachbearbeitung!

Revidieren will gelernt sein – erst recht bei maschinell übersetzten Texten. Die Zweisprachigkeit macht die Aufgabe bereits komplex, aber die eigentliche Krux liegt darin, dass die Maschine ganz andere Fehler macht als der Mensch. Wir fassen zusammen, was bei der Nachbearbeitung maschineller Übersetzungen beachtet werden muss.
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In unserem Beitrag von letzter Woche zeigten wir auf, für welche Aufgaben sich der Online-Übersetzer DeepL eignet und wo er besser nicht eingesetzt wird. Diese Woche gehen wir auf typische Textbausteine ein, die maschinelle Übersetzer vor Probleme stellen. Wer bei der Revision auf die folgenden Punkte achtet, sichert die Qualität der Übersetzung.

Typische Fehler auf Wortebene – von Frau Schneider und Ms Tailor

Eigennamen:

  • Wurden Eigennamen fälschlicherweise übersetzt?

Titel:

  • Stimmen alle Titel?
  • Beispiel: Ist Frau Schneider «Miss Schneider», «Ms Schneider» oder «Mrs Schneider» (oder eben «Ms Tailor»)?

Akronyme:

  • Wird die in der Zielsprache übliche Abkürzung verwendet?

Zahlen:

  • Wurden alle Zahlen korrekt übertragen?
  • Ist die Schreibweise konform mit der Zielkultur?
  • Beispiel: Geldbeträge schreibt man in Deutschland mit Dezimalkomma, in der Schweiz jedoch mit Dezimalpunkt.

Typische Fehler auf Satzebene – wer keinen Kopf hat, der hat… DeepL?

Vollständigkeit:

  • Sind alle Sätze vollständig in den Zieltext übernommen worden?
  • Wurden willkürlich Satzteile hinzugefügt?
  • Wurden Satzteile unübersetzt in den Zieltext übernommen?

Redewendungen und Metaphern:

  • Gibt es die im Zieltext angewandte Redewendung in der Zielsprache so?
  • Wie passend ist die angewandte Redewendung im Kontext?
  • Beispiel: Aus dem metaphorischen «Sara ist nicht auf den Kopf gefallen» macht DeepL «Sara didn’t fall on her head», was im Englischen nichts über Saras Intelligenz aussagt.

Typische Fehler auf Textebene – wenn aus «sie» plötzlich «er» wird

Kontinuität:

  • Werden Fachbegriffe durchgehend korrekt verwendet?
  • Sind der Grad der Formalität und der Ton konstant?
  • Wird einheitlich gegendert?

Bezüge:

  • Stimmen die Personalpronomen?
  • Stimmen die Bezüge innerhalb des Satzes?
  • Stimmen die Bezüge über die Satzgrenze hinaus?
  • Beispiel: Ein bekannter Migros-Fail: Aus Schweizer Bratbutter wird «burro per arrostire Svizzeri» also Butter, mit dem man Schweizer anbrät.

Lokalisierung:

  • Wo muss inhaltlich an die Gegebenheiten der Zielkultur angepasst werden?
  • Sind Medium/Textsorte/Ton/Grad der Formalität für die Zielkultur angemessen?
  • Beispiel: Fuze Tea, der in der Schweiz zum Fusetea umbenannt werden musste.

All diese Aspekte können von zweisprachigen Korrektor:innen erkannt und im Post-Editing verbessert werden. Idealerweise wird der Text zusätzlich von einem oder einer Muttersprachler:in durchgelesen, um zielsprachuntypischen Formulierungen und sprachliche Unschönheiten auszubessern.

Foto: Pixabay auf Pexels

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