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Translation Turing Test anhand der neuronalen maschinellen Übersetzung mit dem Sprachenpaar Russisch-Deutsch
Yana Kaplia
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Russisch Deutsch
Betreuer*in
Dagmar Gromann
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-11231.29069.313469-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
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Die zunehmende Globalisierung treibt den Einsatz der maschinellen Übersetzung aufgrund ihrer Vorteile immer weiter voran. Das Thema dieser Studie ist aufgrund der zunehmenden Nachfrage nach einer Bewertung der aktuellen Qualität der maschinellen Übersetzung relevant. Diese Forschung fördert die Entwicklung und den Einsatz der neuronalen maschinellen Über- setzung in den technischen Bereichen. Außerdem ist diese Forschungsarbeit aufgrund ihrer Methodik sowie der Zielgruppe der Evaluator*innen wichtig für die Entwicklung der modernen Wissenschaft, insbesondere im Bereich der Übersetzungswissenschaft. In dieser Arbeit werden die theoretischen Grundlagen der maschinellen Übersetzung und die praktische Evaluierung der Erkennbarkeit der maschinellen Übersetzung behandelt Im theoretischen Teil werden die Methoden und der Einsatz der maschinellen Übersetzung sowie ein Überblick über die Evaluierungsmethoden und die Übersetzbarkeit von technischen Texten ins Russische dargestellt. Der empirische Teil enthält eine ausführliche Beschreibung eines Experiments, bei dem ein Translation Turing Test durchgeführt wurde, um die Erkennbarkeit der maschinellen Übersetzung von Technischen Texten seitens der Expert*innen im Bereich Technik zu ermitteln.
Abstract
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Increasing globalisation is driving the use of machine translation more and more due to its advantages. The topic of this study is relevant due to the increasing demand for an assessment of the current quality of machine translation. This research promotes the development and use of neural machine translation in the technical fields. Moreover, this research is important for the development of modern science, especially in the field of translation studies, due to its methodology as well as the target group of evaluators. In this thesis, the theoretical foundations of machine translation and the practical evaluation of the recognisability of machine translation are discussed. The theoretical part presents the methods and use of machine translation as well as an overview of the evaluation methods and the translatability of technical texts into Russian. The empirical part contains a detailed description of an experiment in which a Translation Turing Test was carried out to determine the recognisability of machine translation of technical texts on the part of experts in the field of technology.

Schlagwörter

Schlagwörter
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Autor*innen
Yana Kaplia
Haupttitel ()
Translation Turing Test anhand der neuronalen maschinellen Übersetzung mit dem Sprachenpaar Russisch-Deutsch
Publikationsjahr
2021
Umfangsangabe
90 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Dagmar Gromann
Klassifikationen
> .45 Übersetzungswissenschaft ,
> .69 Sprachwissenschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC16488674
Utheses ID
60830
Studienkennzahl
UA | 070 | 360 | 331 |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1