DeepL ist ein im Internet frei zugängliches maschinelles Übersetzungstool. Ist die Verwendung eines solchen Werkzeugs zur Vorbereitung von Einsätzen im Konferenzdolmetschen hilfreich? Dieser Frage geht Gesa Büttner auf den Grund. Sie analysiert drei deutschsprachige Fachtexte aus drei repräsentativ-aktuellen Fachgebieten – Medizin, Recht, Literatur – auf ihre linguistischen und pragmatischen Spezifika hin und übersetzt die Texte anschließend mit DeepL. Die translationswissenschaftliche Evaluation der Übersetzungen in Bezug auf ihren Fehlerwert mit dem Bewertungsschema der Multidimensionalen Qualitätsmessung (MQM) ist eindeutig: Je nach Fachgebiet gibt es große Unterschiede hinsichtlich der Qualität der übersetzten Texte. Für DeepL bedeutet dieser empirische Befund, dass es als ein nützliches Werkzeug für die Dolmetschvorbereitung differenziert verwendet werden kann. Die Autorin bietet hierzu mit ihren Analysen, Kriterien und deutlichen Resultaten einen zukunftsweisenden Beitrag für den wachsenden Einsatz digitaler Hilfsmittel bei den qualitativ anspruchsvollen Vorarbeiten zu fachbezogenen Dolmetschaufträgen.
Aktualisiert: 2022-12-12
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Gegenstand der Arbeit ist eine Untersuchung der maschinellen Übersetzung von Wirtschaftsfachtexten im Sprachenpaar Französisch-Deutsch (in beiden Richtungen) anhand des Übersetzungssystems der EU-Kommission, . Die Studie verfolgt das Ziel, die Eignung von Wirtschaftsfachtexten für die MÜ zu untersuchen sowie die sich in diesem Kontext ergebenden linguistischen Implikationen auszuleuchten. Hierbei wird der Blick über das Gebiet der MÜ-Forschung hinaus auf die Übersetzungswissenschaft, die Fachsprachenforschung sowie die Kontrastive Linguistik gerichtet. Im Ergebnis können die wesentlichen Übersetzungsprobleme analysiert und exemplarische Lösungsansätze herausgearbeitet werden. Auch ermöglicht eine mit Hilfe von Probanden durchgeführte empirische Studie eine Ermittlung der durch MÜ erzielbaren Effizienz bei der Übersetzung der Textsorte.
Aktualisiert: 2023-04-11
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