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Auswirkungen von Pre-Editing auf die neuronale maschinelle Übersetzungsqualität aus Sicht von Translationsexpert*innen und Lai*innen
Karin Niederreiter
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Deutsch Englisch
Betreuer*in
Dagmar Gromann
DOI
10.25365/thesis.78756
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-27581.00974.764642-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die zunehmende Verbreitung maschineller Übersetzung in professionellen und privaten Kontexten erfordert neue Strategien zur Sicherung der Übersetzungsqualität. Diese Masterarbeit untersucht, welche gezielt ausgewählte Pre-Editing-Regeln, also kleine sprachliche Anpassungen des Ausgangstextes vor der maschinellen Übersetzung, die Übersetzungsqualität im Fachbereich Astronautik und der Sprachkombination Englisch-Deutsch verbessern können. Auf der Grundlage einer Fehlertypologie und bestehender Erkenntnisse zu MTranslatability wird analysiert, welche spezifischen Pre-Editing-Regeln zu einer Qualitätsverbesserung gegenüber dem unbearbeiteten Rohtext führen. Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt durch Translationsexpert*innen und Lai*innen mit Best-Worst-Scaling, um unterschiedliche Perspektiven auf Übersetzungsqualität und Nutzungsanforderungen zu berücksichtigen. Ziel ist die Identifizierung wirkungsvoller Pre-Editing-Regeln, die den Post-Editing-Aufwand verringern, die MÜ-Qualität steigern und somit zur Effizienzsteigerung professioneller Übersetzungsprozesse sowie zur besseren Nutzbarkeit von MÜ für nicht-professionelle Anwender*innen beitragen. Die Ergebnisse zeigen, dass alle untersuchten Pre-Editing-Regeln zu einer Qualitätsverbesserung führen, insbesondere solche, die auf Klarheit, Einfachheit und präzisen Sprachgebrauch abzielen. Als besonders wirkungsvoll erwiesen sich im Fachgebiet Astronautik und der Sprachkombination Englisch-Deutsch das Explizieren von problematischen Ausdrücken, Metaphern und Ellipsen sowie die Verwendung präziser Fachbegriffe und einfacher Verben, die als konkrete Optimierungsstrategien im professionellen, wissenschaftlichen und privaten Gebrauch dienen können.
Abstract
(Englisch)
The growing use of machine translation in both professional and private contexts, calls for new strategies to ensure translation quality. This master’s thesis explores how targeted pre-editing rules, i.e., small adjustments made to the source text before machine translation, can improve translation quality in the field of astronautics for the English-German language pair. Based on an error typology and existing research on MTranslatability, the study analyzes which specific pre-editing rules lead to quality improvements compared to unedited source texts. The results are evaluated by both translation experts and non-experts using a Best-Worst Scaling method to reflect different perspectives on translation quality and user needs. The goal is to identify effective pre-editing rules that reduce post-editing effort, enhance machine translation quality, and thus increase the efficiency of professional translation processes while also improving usability for non-professional users. The findings show that all tested pre-editing rules improve translation quality, especially those focused on clarity, simplicity, and precise language use. Particularly effective in the context of astronautics and the English-German language combination were strategies such as clarifying ambiguous expressions, metaphors, and ellipses, as well as using precise technical terms and simple verbs. These can serve as effective optimization strategies for professional, academic, and personal use
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Pre-Editing Neuronale maschinelle Übersetzung MTranslatability Best-Worst-Scaling Übersetzungsqualität
Schlagwörter
(Englisch)
Pre-editing Neural machine translation MTranslatability Translation quality Best-Worst-Scaling
Autor*innen
Karin Niederreiter
Haupttitel (Deutsch)
Auswirkungen von Pre-Editing auf die neuronale maschinelle Übersetzungsqualität aus Sicht von Translationsexpert*innen und Lai*innen
Paralleltitel (Englisch)
Effects of pre-editing on neural machine translation quality from the perspective of translation experts and non-experts
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
116 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Dagmar Gromann
Klassifikation
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.45 Übersetzungswissenschaft
AC Nummer
AC17589907
Utheses ID
76050
Studienkennzahl
UA | 070 | 331 | 342 |