Innovation in der maschinellen Übersetzung. Effektivität und Post-Editing am Beispiel des Tools DeepL

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• 1. Einführung in die Thematik der Maschinellen Übersetzung
• 1.1 Theoretische Grundlagen und Methoden der maschinellen Übersetzung
• 1.2 Computergestützte Übersetzung
• 1.3 Entwicklung der maschinellen Übersetzung
• 2. Anwendung maschineller Übersetzung
• 2.1 Grenzen und Potenziale der maschinellen Übersetzung
• 2.2 Terminologie und Konsistenz in der Übersetzung von Fachtexten
• 2.3 Die Rolle der Informationstheorie in der maschinellen Übersetzung
• 2.4 Lokalisierung in der maschinellen Übersetzung
• 3. Post-Editing: Verbesserung des Textes
• 3.1 Post-Editing: Erklärung der Begriffe
• 3.2 Bilinguale und monolinguale Post-Editierung
• 3.3 Die ISO 18587 Norm im Überblick: Anforderungen und Bestimmungen
• 4. Vorteile und Herausforderungen der Post-Editierung
• 4.1 Qualität und Effizienz
• 4.2 Post-Editing-Prozess
• 4.3 Herausforderungen und Fehler beim Post-Editing
• 5. DeepL als Tool für die Arbeit des Übersetzers
• 5.1 DeepL - Funktionen und Anwendungen
• 5.2 Untersuchung und Fehleranalyse
• 5.3 Schlussfolgerungen

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Ziel dieser Arbeit ist die Analyse der Effizienz von maschinellen Übersetzungssystemen im Kontext von Post-Editing. Der Fokus liegt dabei auf dem Werkzeug DeepL, welches als ein modernes und innovatives System im Bereich der automatischen Übersetzung gilt.

• Theoretische Grundlagen und Methoden der maschinellen Übersetzung
• Anwendungsbereiche und Herausforderungen der maschinellen Übersetzung
• Post-Editing: Prozesse, Qualität und Effizienz
• Die ISO 18587 Norm und ihre Relevanz für die maschinelle Übersetzung
• DeepL: Funktionen, Analyse und Bewertung der Übersetzungsk Qualität

Zusammenfassung der Kapitel

• Das erste Kapitel liefert eine Einführung in die Thematik der maschinellen Übersetzung, beleuchtet die theoretischen Grundlagen und Methoden sowie die Entwicklung dieses Feldes.
• Kapitel zwei befasst sich mit der praktischen Anwendung der maschinellen Übersetzung, beleuchtet die Grenzen und Potenziale sowie die Rolle der Informationstheorie und Lokalisierung.
• Kapitel drei widmet sich dem Thema Post-Editing, erläutert die Konzepte, Unterschiede zwischen monolingualem und bilingualem Post-Editing und die ISO 18587 Norm.
• Kapitel vier diskutiert die Vorteile und Herausforderungen der Post-Editierung, fokussiert auf Qualität, Effizienz des Prozesses sowie potentielle Fehlerquellen.
• Kapitel fünf stellt das System DeepL vor, beschreibt seine Funktionen und Anwendungen, analysiert seine Performance anhand von Beispielen.

Schlüsselwörter

Maschinelle Übersetzung, Post-Editing, DeepL, Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Informationstheorie, Lokalisierung, ISO 18587, Qualität, Effizienz, Übersetzungstechnologie.