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Die maschinelle Übersetzung von medizinischen Fachtexten am Beispiel von Google Translate und SYSTRANet im Sprachenpaar Englisch - Deutsch
Tamara Mersnik
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Deutsch Englisch
Betreuer*in
Gerhard Budin
DOI
10.25365/thesis.57143
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17285.92651.131454-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Maschinelle Übersetzungssysteme faszinieren Sprachenwissenschaftlerinnen und Sprachwissenschaftler seit deren Anfängen in den 50er Jahren auf der ganzen Welt. Google Translate und SYSTRANet sind lediglich zwei von zahlreichen Online-Übersetzern, die versprechen, den Inhalt von Texten in Sekundenschnelle in der gewünschten Zielsprache adäquat wiederzugeben. Auch wenn maschinelle Übersetzungssysteme, die online kostenlos verfügbar sind, gute Ergebnisse bei der Übersetzung von Texten mit weniger fachlichem Anspruch liefern, bleibt dennoch die Frage, inwieweit diese Online-Übersetzer Fachsprachen im Zieltext korrekt wiedergeben können.
Diese Masterarbeit analysiert die deutschen Übersetzungsergebnisse von medizinischen Fachtexten in englischer Sprache, die von Google Tanslate sowie von SYSTRANet generiert wurden. Die maschinell erstellte Übersetzung der Packungsbeilage von Ibuprofen-Tabletten sowie die maschinell erzeugte Übersetzung eines Fachartikels über tiefe Beinvenenthrombose werden dabei mittels ausgewählter Kriterien evaluiert und analysiert. Des Weiteren bietet diese Masterarbeit einen Überblick über die Geschichte der maschinellen Übersetzungssysteme sowie deren Methoden. Die medizinische Fachsprache und die Gemeinsprache in der Medizin werden ebenfalls näher erläutert.
Ziel dieser Arbeit ist unter anderem, die Beantwortung der Frage, ob maschinell erzeugte Übersetzungen von medizinischen Fachtexten brauchbar sind. Zudem wird untersucht, welches Übersetzungsprogramm bessere Übersetzungsresultate liefert.
Abstract
(Englisch)
Since the 1950s, machine translation systems have fascinated linguists all over the world. Google Translate and SYSTRANet are only two of many online translation programs that promise their users to quickly translate any text into the desired language. Nowadays, machine translation systems, which can be used online for free, already translate non-technical texts very well. However, the question rises if machine translation programs translate technical texts, like medical texts, as adequately as well.
This master’s thesis analyses how well Google Translate and SYSTRANet translate medical texts from English into German. To be more specific, a leaflet of the medicine Ibuprofen tablets and a technical article that deals with deep venous thrombosis were translated by the two above-mentioned programs. The translations were evaluated by regarding the following criteria: morphology, lexis, punctuation, orthography, pronouns and syntax. Moreover, this master’s thesis gives an overview of the history and the different methods of machine translation systems. The technical and the common language used in the field of medicine are described as well.
The aim of this master’s thesis is to find an answer to the question if machine translation systems can translate medical texts adequately. Furthermore, this master’s thesis analyses the translation results of Google Translate and SYSTRANet in order to determine which program is better at translating medical texts.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Maschinelle Übersetzungssysteme
Autor*innen
Tamara Mersnik
Haupttitel (Deutsch)
Die maschinelle Übersetzung von medizinischen Fachtexten am Beispiel von Google Translate und SYSTRANet im Sprachenpaar Englisch - Deutsch
Publikationsjahr
2019
Umfangsangabe
101 Seiten
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Gerhard Budin
Klassifikation
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.45 Übersetzungswissenschaft
AC Nummer
AC15635349
Utheses ID
50457
Studienkennzahl
UA | 070 | 331 | 342 |