Übersetzungswissenschaft
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When translating narrative texts from French into German, translators mostly choose the German simple tense “Präteritum” as an equivalent for French simple tenses and the German perfect tense “Plusquamperfekt” as an equivalent for French perfect tenses. There are common cases
however when the translator expresses anteriority where French is underspecified. On the other hand, sometimes the translator (or the editor) decides not to express anteriority by a verb tense
even if there is a perfect tense in the French source text. This is the surprising result of this study based on a small corpus of contemporary novel translations.
Vorwort
(2014)
In diesem Beitrag wird anhand von per Telefon gedolmetschten Gesprächen zwischen einer deutschsprechenden Asylverfahrensberaterin und arabischsprechenden KlientInnen die Notwendigkeit eines reflektierten computergestützten Transkriptionsverfahrens für interaktionsbezogene Untersuchungen diskutiert. Gesprächstranskription erfordert die Verwendung eines romanisierten, rechtsläufigen Schriftsystems für die schriftliche und grafische Darstellung der zeitlichen Dimensionen, d. h. die Synchronizität, Simultaneität und Reziprozität des sprachlichen Handelns. Durch die Entwicklung einer transparenten Systematik zur Romanisierung und Übersetzung von Gesprächsdaten wird ihre Opazität sowohl für LeserInnen ohne Arabischkenntnisse als auch für Sprachkundige ohne Kenntnisse über die rekonstruierten Varietäten reduziert und ansatzweise eine Lesbarkeit auch für Nicht-Sprachkundige geschaffen. Dies ist für die Datenkuratierung und etwaige Nachnutzungen von besonderer Bedeutung.
Statistische Methoden finden derzeit in der Sprachtechnologie vielfache Verwendung. Ein Grundgedanke dabei ist das Trainieren von Programmen auf große Mengen von Daten. Für das Trainieren von statistischen Sprachmodellen gilt zur Zeit das Motto „Je mehr Daten desto besser“. In unserem System zur maschinellen Übersetzung sehen wir eine fast konstante qualitative Verbesserung (gemessen als BLEU-Score) mit jeder Verdoppelung der monolingualen Trainingsdatenmenge. Selbst bei Mengen von ca. 20 Milliarden Wörtern aus Nachrichtentexten und ca. 200 Milliarden Wörtern aus Webseiten ist kein Abflachen der Lernkurve in Sicht.
Dieser Artikel gibt kurze Einführungen in statistische maschinelle Übersetzung, die Evaluation von Übersetzungen mit dem BLEU-Score, und in statistische Sprachmodelle. Wir zeigen, welch starken Einfluß die Größe der Trainingsdaten des Sprachmodells auf die Übersetzungsqualität hat. Danach wird die Speicherung großer Datenmengen, das Trainieren in einer parallelen Architektur und die effiziente Verwendung der bis zu 1 Terabyte großen Modelle in der maschinellen Übersetzung beschrieben.
Wenn wir unseren persönlichen Kanon, die Bücher, die für uns wichtig sind oder gewesen sind, durchgehen, kommt sicher ein schönes, gattungsreiches, multikulturelles, individuelles Sammelsurium zusammen. Wenn man sich vor die Aufgabe gestellt sieht, Goethe zu kommentieren und zu übersetzen, sollte man sich auf folgende Überlegungen einlassen: Wie steht es heute um bestimmte Figuren aus dem tradierten Kanon? Wie steht es zum Beispiel um Goethe? Auf ihn möchte ich mich jetzt sozusagen exemplarisch beschränken. Welche Position hat Goethe in Spanien? Gehört er zum eigenen, persönlichen Kanon eines (nicht einmal) wichtigen Teils der Leser? Kann er das überhaupt? Wer liest noch Die Leiden des jungen Werther, zum Beispiel, wenn es nicht gerade Pflicht in der Schule oder im Germanistikstudium ist? Oder gar Wilhelm Meisters Wanderjahre, die nirgendwo Pflichtlektüre sind? Baut heute noch jemand Goethes Werke in seine Identitätskonstruktion ein?