Maschinelle Übersetzung, auf Englisch „machine translation“ ist ein immer wichtiger werdender Bereich der Computerlinguistik. Die Geschichte der machine translation ist eng mit der Entwicklung der Linguistischen Datenverarbeitung zu einer wissenschaftlichen Disziplin verknüpft (vgl. Lenders 1986, S. 22). Einige der größten Errungenschaften der westlichen Welt, wie die Globalisierung oder die offenen Grenzen des Schengen-Raumes, stellen große Herausforderungen für die maschinelle Übersetzung dar (vgl. Dorna 2001, S. 514): Viele verschiedene Sprachen führen zu Sprachbarrieren, die möglichst schnell und effektiv abgebaut werden sollen. Dabei ist man weitestgehend auf menschliche Übersetzer angewiesen. Genau hier setzt die maschinelle Übersetzung an. Ihr Ziel ist es, den menschlichen Übersetzern qualitativ möglichst nahe zu kommen (vgl. Dorna 2001, S. 514). Die Voraussetzungen dazu, werden von Jahr zu Jahr besser. Die Verbreitung von Computern und deren Leistungsfähigkeit nimmt stetig zu, was ein ideales Umfeld für Übersetzungssysteme darstellt (vgl. ebd.). Der Übersetzungsmarkt ist ein Milliardengeschäft; die Anbieter müssen unter starkem Zeitdruck einer immer größer werdenden Informationsflut Herr werden (vgl. Dorna 2001, S. 520). Dabei scheint es bisher unrealistisch zu sein, hohe Qualität bei den übersetzten Texten zu erwarten. Lediglich bei Fachtexten sind gute Ergebnisse realistisch (vgl. Lenders 1986, S. 22). Der Sprachforscher Franz Och hat dazu gesagt: „Maschinelle Übersetzung wird nie perfekt werden, nie so gut wie ein menschlicher Übersetzer.“ (Lemm 2013). Diese Aussage führt zu den Forschungsfragen dieser Arbeit. Wie gut sind verschiedene Übersetzungssysteme mittlerweile und welcher Ansatz ist hierbei der beste? Wie nahe kommt die Maschine dem Menschen und welche Sprachen werden besonders gut oder schlecht übersetzt?
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einführung
- 2. Begriffsklärung
- 3. Geschichte maschineller Übersetzung
- 4. Heutige Forschungen
- 5. Vorstellung Übersetzungssysteme
- 5.1 Google Translate
- 5.2 Microsoft Bing Translator
- 5.3 Yahoo Babelfish
- 6. Versuchsaufbau
- 7. Auswertung
- 8. Analyse
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit untersucht verschiedene Übersetzungssysteme im Bereich der maschinellen Übersetzung. Der Fokus liegt dabei auf dem Vergleich der Qualität der Übersetzungsergebnisse von Google Translate, Bing Translator und Yahoo Babelfish. Die Arbeit analysiert, wie gut die Systeme verschiedene Sprachen (Deutsch und Englisch) ineinander übersetzen können und welchen Einfluss verschiedene Übersetzungsansätze (statistisch, regelbasiert und hybrid) auf die Ergebnisse haben.
- Entwicklung und Geschichte der maschinellen Übersetzung
- Vergleich verschiedener Übersetzungssysteme (Google Translate, Bing Translator, Yahoo Babelfish)
- Einfluss unterschiedlicher Übersetzungsansätze auf die Qualität der Übersetzung
- Analyse der Übersetzungsergebnisse anhand von Beispieltexten
- Bewertung der Grenzen und des Potenzials der maschinellen Übersetzung
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einführung: Die Einführung liefert einen Überblick über die Bedeutung der maschinellen Übersetzung im Bereich der Computerlinguistik und stellt die Forschungsfragen der Arbeit vor.
- Kapitel 2: Begriffsklärung: Dieses Kapitel definiert den Begriff der maschinellen Übersetzung und erläutert verschiedene Übersetzungsformen, Ansätze und Strategien.
- Kapitel 3: Geschichte maschineller Übersetzung: Die Geschichte der maschinellen Übersetzung wird in fünf Phasen unterteilt und die Entwicklung des Bereichs von den Anfängen bis heute beleuchtet.
- Kapitel 4: Heutige Forschungen: Das Kapitel gibt einen Einblick in aktuelle Forschungsentwicklungen im Bereich der maschinellen Übersetzung und stellt einige wichtige Projekte und Ansätze vor.
- Kapitel 5: Vorstellung Übersetzungssysteme: In diesem Kapitel werden die drei im Versuch verwendeten Übersetzungssysteme Google Translate, Bing Translator und Yahoo Babelfish vorgestellt.
- Kapitel 6: Versuchsaufbau: Der Versuchsaufbau beschreibt die Methode des Tests, die Auswahl der Texte und die Kriterien der Bewertung.
- Kapitel 7: Auswertung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse des Versuchs anhand von Tabellen und Diagrammen.
Schlüsselwörter
Maschinelle Übersetzung, Google Translate, Bing Translator, Yahoo Babelfish, Übersetzungssysteme, Übersetzungsansätze, statistisches Verfahren, regelbasiertes Verfahren, hybrides System, Sprachpaare, Deutsch, Englisch, Übersetzungskriterien, Qualitätsbewertung, Analyse, Ergebnisse.
- Quote paper
- Daniel Heißenstein (Author), 2013, Maschinelle Übersetzung. Ein Vergleich verschiedener Übersetzungssysteme, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/229863
