Übersetzungswissenschaft
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Telephone-based remote interpreting has come into widespread use in multilingual encounters, all the more so in times of refugee crises and the large influx of asylum-seekers into Europe. Nevertheless, the linguistic practices in this mode of communication have not yet been examined comprehensively. This article therefore investigates selected aspects of turn-taking and clarification sequences during semi-authentic telephone-interpreted counselling sessions for refugees (Arabic–German). A quantitative analysis reveals that limited audibility makes it more difficult for interpreters to claim their turn successfully; in most cases, however, turn-taking occurs smoothly. The trouble sources that trigger queries are mainly content-related and interpreters vary greatly in the ways they deal with such difficulties. Contrary to what one might expect, the study shows that coordination fails only rarely during telephone-based remote interpreting.
In dieser Studie wird die Übersetzung von Kollokationen untersucht, die das Lemma AUGE und verschiedene Verben des Öffnens und des Schließens verbinden. Als Datenquelle für die Studie dient GEPCOLT German-English Parallel Corpus of Literary Texts). Die Relevanz dieser Untersuchung für die Übersetzungswissenschaft und das Übersetzen selbst wird im zweiten Teil diskutiert. Es wird herausgestellt, wie Standardübersetzungen Fälle von Delexikalisierung in der Ausgangssprache veranschaulichen können, und gezeigt, dass verschiedene formale Realisierungen derselben semantischen Kollokation mehr oder weniger stabile Übersetzungen produzieren können. Zum Schluß wird dargelegt, wie nützlich diese Art der Analyse für Stilstudien sein kann, insofern als die konsequente Verwendung eines bevorzugten Wortes ein Element des individuellen Stils einer Übersetzerin/eines
Übersetzers ist.
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.
Der Artikel diskutiert Ziele, Methoden und Probleme einer geplanten deutsch-französischen Übersetzungsplattform. Auf der Basis paralleler und vergleichbarer Korpora sollen mit Hilfe dieses elektronischen Werkzeuges nicht nur Übersetzungsvorschläge für Einzelwörter, sondern auch für Kollokationen, Phrasen und systematisierte Verwendungskontexte gemacht werden. Dabei geht es vor allem um die Erfassung jener Einheiten, die nicht in traditionellen Wörterbüchern stehen, aber bereits Usus sind. Das Projekt integriert drei Herangehensweisen: Korpusbasiertheit, Orientierung auf Idiomatizität als relevanes Übersetzungsprinzip, Kontextbezogenheit. Der Beitrag umreißt den Projektansatz anhand der Kollokationsproblematik.