Detailansicht

Qualität maschineller Übersetzungen im Sprachvergleich
Hanna Vass
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Deutsch Englisch
Betreuer*in
Dagmar Gromann
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-27941.73772.250263-4
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit zeigt quantitative und qualitative Unterschiede von maschinell erstellten Translaten in den Zielsprachen Deutsch und Spanisch. Die englischsprachigen Ausgangstexte aus dem Fachbereich Medizin werden mit zwei frei verfügbaren maschinellen Übersetzungsprogrammen in die beiden Zielsprachen übersetzt und mittels einer Gesamteinschätzung und einer Fehlerannotation von jeweils zwei AnnotatorInnen bewertet. Die Interannotator-Reliabilität wird mittels Fleiss Kappa-Wert berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass in den spanischsprachigen Zieltexten deutlich weniger Fehler zu finden sind als in den deutschsprachigen. In beiden Sprachen sind Fehlübersetzungen die dominante Fehlerkategorie. Maschinelle Übersetzungsprogramme scheinen also den größten Verbesserungsbedarf im Bereich Lexik zu haben. Auch Fehler im Bereich Stil treten vergleichsweise häufig auf, während in den Kategorien Morphologie, Syntax und Orthographie nur wenige Fehler gefunden werden.
Abstract
(Englisch)
This paper shows qualitative and quantitative differences between machine translated texts. The original English texts, which come from the medical domain, are translated with freely available machine translation tools into German and Spanish. Two annotators evaluate the translations both by grading them generally and by carrying out an error analysis. Inter-annotator agreement is measured using Fleiss’ kappa. The results show that the number of errors found in the Spanish translations is much lower than in the German translations. In both languages, mistranslations are the most common type of error. Therefore, machine translation tools seem to have most room for improvement in lexis. Another category which still seems to produce many errors is style, whereas the categories morphology, syntax and orthography hardly show any errors.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
Machine translation Error analysis
Schlagwörter
(Deutsch)
Maschinelle Übersetzung Fehleranalyse
Autor*innen
Hanna Vass
Haupttitel (Deutsch)
Qualität maschineller Übersetzungen im Sprachvergleich
Publikationsjahr
2021
Umfangsangabe
81 Seiten
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Dagmar Gromann
Klassifikation
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.45 Übersetzungswissenschaft
AC Nummer
AC16240800
Utheses ID
58008
Studienkennzahl
UA | 070 | 331 | 342 |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1