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Lemongrass Frog Technology oder: Was taugen Übersetzungsprogramme?

Wir alle sind vertraut mit den lustigen Übersetzungsverfehlungen von Google Translate. Im Internet kann man sich stundenlang mit Beiträgen von Reisenden beschäftigen, die in fremden Ländern auf merkwürdige Speisekarten treffen oder seltsam übersetzte Hinweisschilder. „Translation fails“ bekommt ganze 94 Millionen Treffer auf Google.

Auch wenn das sehr zu unserem Amüsement beiträgt, würde sich kein Fachübersetzer ernsthaft in seiner beruflichen Existenz bedroht fühlen aufgrund von Google Translate.

In letzter Zeit hört man aber immer häufiger die Frage: „Na? Bist du bald arbeitslos?“

Diese Frage liegt vor allem an einem Programm, nämlich DeepL. In der freien Wirtschaft haben viele Erfahrung damit gemacht und schwärmen von der wirklich „brauchbaren“ Qualität der Übersetzungen, die von DeepL ausgegeben werden.

Zeit, dem Programm auf den Zahn zu fühlen.

 

Vergleichstext Nummer 1: Naturdokumentation

Der erste Text entstammt einer Dokumentation über Nationalparks in Afrika.

Ausgangssprache: Englisch

Textsorte: Wissenschaftlicher Text

Thema: Ökologie

 

Hier der Ausschnitt in der Originalsprache:

With arms as long as their legs, baboons have evolved to walk on the ground more than any other monkey.

But the youngsters are completely comfortable in the tree, even as they pick their way

between the thorns.

For the birds, the enduring flow serves another crucial purpose.

Most birds must bathe to keep their feathers in tip-top condition for flying.

The river is one of the few places they can do so at this time of year.

And they take full advantage of the cleansing flow.

 

 

 

Übersetzung von DeepL:

Mit Armen, die so lang sind wie ihre Beine, haben sich Paviane mehr als jeder andere Affe dazu entwickelt, auf dem Boden zu laufen.

Aber die Jungen fühlen sich auf dem Baum völlig wohl, auch wenn sie sich ihren Weg suchen zwischen den Dornen.

Für die Vögel dient der anhaltende Fluss einem weiteren entscheidenden Zweck.

Die meisten Vögel müssen baden, um ihre Federn in einem fliegerischen Top-Zustand zu halten.

Der Fluss ist einer der wenigen Orte, an denen sie dies zu dieser Jahreszeit tun können.

Und sie nutzen den Reinigungsstrom voll aus.

 

Kommentar

Zunächst liest sich die Übersetzung erst einmal gut. Keine Grammatikfehler, inhaltlich auch soweit alles da. Wenn man allerdings etwas strenger ist (und den Anspruch als Berufsübersetzer hat man ja nun einfach), fallen einige Mängel auf:

Da wäre zum einen die Satzstruktur, die quasi eins zu eins der englischen entspricht. Das ist zwar grammatikalisch nicht falsch, kann aber sehr befremdlich klingen wie hier:

Aber die Jungen fühlen sich auf dem Baum völlig wohl, auch wenn sie sich ihren Weg suchen zwischen den Dornen.

Als Nächstes fallen die teilweise unpassenden Termini auf.

Beispiele:

  • „Der anhaltende Fluss“ für „the enduring flow“
  • fliegerischen Top-Zustand“ für „tip-top condition for flying”
  • Reinigungsstrom” für “cleansing flow”

 

Für einen besseren Vergleich der Qualität von Mensch und Maschine, hier gleich die Humanübersetzung:

Ihre Arme und Beine sind gleich lang, daher können sie sich am Boden besser fortbewegen als andere Affenarten. Die Jungen fühlen sich auch in den Baumwipfeln wie zuhause. Die Dornen scheinen ihnen nichts auszumachen. 

Für die Vögel ist der Fluss noch aus einem ganz anderen Grund wichtig. Damit ihre Federn flugtauglich bleiben, müssen die meisten Vögel regelmäßig baden. Es gibt nur wenige Orte, an denen sie das zu dieser Jahreszeit tun können. Sichtlich genießen sie das wohltuende Bad im Fluss.

Die Humanübersetzung liest sich deutlich flüssiger, sie ist idiomatischer, klebt nicht so sehr an der Originalstruktur. Kurz: Die Qualität ist deutlich besser.

Natürlich hatte der Übersetzer auch einen entscheidenden Vorteil: Er hatte visuellen Kontext, sprich die Dokumentation selbst als Quelle. Deswegen zum Beispiel der Satz am Ende: „Sichtlich genießen sie…“

Aber da kämen wir auch schon zu einem Knackpunkt, an dem maschinelle Übersetzung eigentlich immer scheitern muss: Kontext. Selbst bei einem simpel erscheinenden Ausgangstext wie dem obigen, ist der Qualitätsunterschied zwischen Humanübersetzung und maschineller Übersetzung deutlich zu erkennen.

 

Vergleichstext Nummer 2: Schenkungsvertrag

Nehmen wir nun einen weiteren, auf den ersten Blick erst einmal schwieriger erscheinenden Text.

Hier handelt es sich um einen Ausschnitt aus einem Schenkungsvertrag.

Ausgangssprache: Französisch

Textsorte: Juristischer Text

Thema: Schenkung

Originaltext

Le donateur déclare qu’il n’a créé ni laissé acquérir aucune servitude sur le bien et qu’à sa connaissance il n’en existe aucune autre que celles éventuellement indiquées au présent acte.

Le donateur ajoute qu’il n’est pas en état de redressement et de liquidation judiciaire, de cessation de paiement, ni pourvu d’un conseil judiciaire.

Übersetzung von DeepL:

Der Schenker erklärt, dass er keine Knechtschaft auf dem Grundstück begründet oder deren Erwerb zugelassen hat und dass seines Wissens keine anderen Knechtschaften als die in diesem Akt angegebenen bestehen.

Der Spender fügt hinzu, dass er sich nicht in einem Zustand der Zwangsverwaltung und gerichtlichen Liquidation, der Zahlungseinstellung oder des Rechtsbeistands befindet.

 

Kommentar

Auch hier fällt zunächst einmal positiv auf, dass der Satzbau korrekt ist und keine grammatikalischen Fehler enthalten sind.

Ins Auge springt natürlich das Wort „Knechtschaft“. Selbst für einen Übersetzer ohne Erfahrung mit juristischen Texten, dürfte klar sein, dass dies nicht die korrekte Entsprechung für das französische „servitude“ ist. Vielmehr spricht man im Deutschen von „Grunddienstbarkeit“. Auch das Wort „Akt“ ist selbstverständlich nicht korrekt in diesem Kontext.

Der zweite Satz wird besonders kurios: Aus dem „Schenker“ wird ein „Spender“. Auch „Zwangsverwaltung“, „Gerichtliche Liquidation“ oder „Zahlungseinstellung“ sind hier unpassend.

Vielmehr ist gemeint: Der Schenker fügt hinzu, dass gegen ihn kein Insolvenzverfahren läuft oder anhängig ist.

Es besteht auch nicht „ein Zustand der Zahlungseinstellung“, sondern „ein Zustand der Zahlungsunfähigkeit“ und „ni pourvu d’un conseil judiciaire“ bezieht sich auf die (volle) Geschäftsfähigkeit der Person.

Fazit

Es lässt sich also feststellen, dass in beiden Fällen DeepL nicht den Qualitätsstandards eines Berufsübersetzers entspricht. Selbst beim ersten, scheinbar einfacheren Text wurde im Vergleich zur Humanübersetzung sehr deutlich, was ein Mensch der Maschine voraushat: Das Verständnis für eine Sprache, die lebt.

Sprache lässt sich nicht kodieren, sie ist nicht starr und vor allem nicht immer eindeutig. Häufig bedarf es des Kontexts, um den Sinn zu verstehen. Gerade im rechtlichen Bereich gibt es große Unterschiede zwischen den Ländern, sodass Wörter aus dem Deutschen nicht einfach in die Fremdsprache übertragen werden können und umgekehrt. In solchen Fällen bietet es sich manchmal an mit Anmerkungen zu arbeiten oder Generalisierungen, je nach Skopos und Empfänger. Das kann aber eine Maschine nicht. Sie kann nur das „ausspucken“, was man in sie eingibt.

Deswegen scheitern maschinelle Übersetzungen in der Regel und werden nie einen Übersetzer aus Fleisch und Blut ersetzen können.

Die passende Antwort auf die Frage: „Na? Bald arbeitslos?“, lautet also definitiv: „Ganz sicher nicht!“

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