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Post-Editing in vergleichbarer Qualität

Post-Editing in ausreichender Qualität

Nach Schätzung von IBM werden täglich 2,5 Trillionen Bytes an Daten produziert und 90% der von Unternehmen erstellten Daten stammt aus den letzten beiden Jahren. Diese schiere Masse an Informationen kann mit klassischer Humanübersetzung nicht mehr bewältigt werden. Deshalb gilt es zu identifizieren, welche Textquellen und -typen sich eignen, um mit weniger personalintensiven Methoden und schnelleren Durchlaufzeiten übersetzt zu werden.

Einsatzbereiche des Post-EditingsPost-Editing wird die Humanübersetzung nicht verdrängen. Zum Beispiel für juristische Texte oder Marketingmaterialien werden weiterhin Präzision und Qualität bei der Übersetzung an erster Stelle stehen. Betätigungsfelder für das Post-Editing finden sich bei der Übersetzung von Benutzer-Leitfäden, FAQs, E-Mail-Support oder Knowledge Bases.

Warum wird der Einsatz von Post-Editing notwendig?Das Zusammentreffen der Globalisierung mit der Digital-Content-Revolution stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen in der Kundenkommunikation. Globale Absatzmärkte bieten ungeahnte Wachstumschancen für Unternehmen und gleichzeitig eine Vielzahl an Fallstricken im Bereich der interkulturellen Kommunikation. Die Digital-Content-Revolution macht es Kunden zur selben Zeiten um ein Vielfaches einfacher, ihre Erfahrungen mit einem Unternehmen oder einem Produkt über neue Kommunikationskanäle mit aller Welt zu teilen.

Die Kunst des Post-EditingsVon Melissa Kane, Machine Translation Services Manager, SDL

Allerdings darf nicht davon ausgegangen werden, dass eine Post-Editing-Übersetzung genau dieselben Kriterien erfüllt wie eine Humanübersetzung. Im Normalfall wird sie etwas weniger ausgefeilt sein. So wird sichergestellt, dass der größtmögliche Nutzen aus der maschinellen Übersetzung gezogen werden kann.

Um die Voraussetzungen für qualitativ-hochwertiges Post-Editing erfüllen zu können, ist es entscheidend, dass es von jemandem durchgeführt wird, der die Kunst des Post-Editings beherrscht.

Wenn wir heutzutage von Post-Editing sprechen, meinen wir in erster Linie qualitativ-hochwertiges Post-Editing. Das bedeutet, dass der editierte Text alle Informationen des Ausgangstexts korrekt wiedergibt und Rechtschreibung, Grammatik, Syntax und Terminologie stimmen. Der Text sollte einen natürlichen Lesefluss haben und sich an die Projektrichtlinien halten.

Post-Editing

Worauf kommt es an?Eine positive Einstellung ist zur Erstellung von qualitativ-hochwertigen Post-Editing-Texten ebenso unerlässlich wie die Bereitschaft mit den Ergebnissen eines maschinellen Übersetzungssystems zu arbeiten. Eine Einweisung in das betreffende Projekt und Kenntnisse des Fachbereichs sind auch beim Post-Editing vonnöten. Damit ein Maximum an Produktivitätssteigerung erreicht werden kann, muss der Post-Editor mit den Grundlagen der Terminologiearbeit und CAT-Tools vertraut sein. Nicht zu vergessen: Ein wichtiger Bestandteil ist eine realistische Erwartungshaltung. Die Ergebnisqualität der maschinellen Übersetzung wird sich von Projekt zu Projekt, von Datei zu Datei und sogar von Segment zu Segment ändern. Einige maschinelle Übersetzungen werden nahezu perfekt sein, andere ein hohes Maß an Nachbearbeitung benötigen. Wobei sich hier im Laufe der Zeit ein Mittelwert an notwendigem Aufwand herauskristallisieren sollte.

Übung macht den MeisterJe mehr Erfahrung ein Post-Editor hat, umso leichter wird es ihm fallen, typische Eigenheiten der maschinellen Übersetzung zu erkennen und zu korrigieren. Mit der Zeit werden Post-Editoren so den goldenen Mittelweg finden. Konkret heißt das, dass sie nicht zu wenige Änderungen vornehmen, aber auch darauf achten, keine Schönheitskorrekturen einzuarbeiten, die ihre Produktivität sinken lassen.

Post-Editing kann man genauso wenig beigebracht bekommen wie übersetzen. Allerdings kann man angehende Post-Editoren mit Basiswissen und Tipps versorgen, die sie dabei unterstützen, für sich die beste Arbeitsmethode zu finden. Die Fähigkeiten, die ein Post-Editor benötigt, entwickeln und perfektionieren sich mit der Erfahrung.

Zu Beginn kann die Arbeit langsamer vonstattengehen. Mit der Erfahrung steigt die Schnelligkeit und es ist nicht illusorisch einen Durchsatz von 15 000 Wörtern am Tag zu erreichen.

Es gibt Kunden, die mit einem erfahrenen Post-Editor und einem gut trainierten System zur maschinellen Übersetzung Produktivitätssteigerungen von 140% erreichen konnten.

Maschinelle Übersetzung und Translation MemoryIm Post-Editing verbinden sich zwei Ansätze der Übersetzungstechnologie: Translation Memory und maschinelle Übersetzung. Ausgangspunkt des Post-Editings ist ein Text, der maschinell übersetzt worden ist. Anschließend folgt die Nachbearbeitung durch einen Humanübersetzer idealerweise unter Einsatz einer Translation-Memory-Software, um die editierten Segmente zur Wiederverwendung zu speichern. Diese Vorgehensweise erhöht die Produktivität beim Übersetzen je nach Quelle zwischen 20 und 140 Prozent.

Woher kommt die hohe Diskrepanz in Bezug auf die Produktivitätssteigerung?Beim Post-Editing wird zwischen zwei Varianten unterschieden, die je nach Verwendungsweise des Ergebnisses zum Einsatz kommen und entsprechend unterschiedlich präzise Nachbearbeitung benötigen.

1. Vergleichbare Qualität Von dieser Form des Post-Editings wird

verlangt, dass sie zumindest annährend die Qualität einer klassischen Humanübersetzung erreicht. Sie ist die am häufigsten zum Einsatz kommende Form des Post-Editings und wird im Allgemeinen für Texte beauftragt, die einen hohen Imagefaktor haben.

2. Ausreichende Qualität Bei dieser Form des Post-Editings geht es

darum, Texte zu erstellen, deren Inhalt der Leser korrekt erfassen kann. Auf stilistische Feinheiten wird kein Wert gelegt. Diese Form des Post-Editings ist weniger verbreitet und kommt bei Texten zum Einsatz, die keinen hohen Imagefaktor haben.

SDL ermöglicht es globalen Unternehmen, erfolgreich mit ihren Kunden zu interagieren. Die Technologieund Servicelösungen von SDL umfassen die gesamte Customer Journey über verschiedene Sprachen, Kulturen, Kanäle und Medien hinweg.

SDL hat über 1.500 Firmenkunden, 400 Partner sowie eine globale Infrastruktur mit 70 Niederlassungen in 38 Ländern. 42 der 50 Topmarken arbeiten mit SDL.

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