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Computergestützte Übersetzung Evgenia Antokolskaya Institut für Allgemeine und Angewandte Sprachwissenschaft Seminar für Computerlinguistik PS Maschinelle.

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Präsentation zum Thema: "Computergestützte Übersetzung Evgenia Antokolskaya Institut für Allgemeine und Angewandte Sprachwissenschaft Seminar für Computerlinguistik PS Maschinelle."—  Präsentation transkript:

1 Computergestützte Übersetzung Evgenia Antokolskaya Institut für Allgemeine und Angewandte Sprachwissenschaft Seminar für Computerlinguistik PS Maschinelle Übersetzung Dr. Anke Holler

2 Einleitung Die Idee mit Hilfe eines Computers zu übersetzen wurde erst 1980 von Martin Kay vorgeschlagen. Die Möglichkeiten, die die maschinelle Übersetzung damals anbieten konnte, waren nicht vollständich. Nämlich hat die Zielsprache nach dem Übersetzen nicht immer perfekt ausgesehen. Um das zu beseitigen könnte man sich an einen Menschen wenden. Der Computer macht die mühsame Arbeit, der Mensch kontrolliert! Oder der Mensch kontrolliert! Oder umgekehrt umgekehrt

3 Computergestützte Übersetzung (Definition) der Computer übersetzt, der Mensch hilft dabei durch Vor- oder Nachbereitung des zu übersetzenden Materials (pre- bzw. post-editing). Man spricht hier von human- aided machine translation (HAMT). der Computer übersetzt, der Mensch hilft dabei durch Vor- oder Nachbereitung des zu übersetzenden Materials (pre- bzw. post-editing). Man spricht hier von human- aided machine translation (HAMT). der Mensch übersetzt, der Computer unterstützt ihn dabei durch automatisches Nachschlagen von Terminologie (automatic dictionary look-up), durch Vergleichen von Texten mit früheren Übersetzungen (translation memory) etc. Man spricht dabei von machine-aided human translation (MAHT). der Mensch übersetzt, der Computer unterstützt ihn dabei durch automatisches Nachschlagen von Terminologie (automatic dictionary look-up), durch Vergleichen von Texten mit früheren Übersetzungen (translation memory) etc. Man spricht dabei von machine-aided human translation (MAHT).

4 Translator´s Workbench Die Idee von der Kontrolle eines Menschen über die Arbeit eines Computers beim Übersetzen wurde weiter verfolgt. Man nennt das Verfahren ein Translator´s Work-bench (TWB) oder Translator´s Workstation.

5 Translator´s Workbench Dokumentenverarbeitung Mittel für die Arbeit mit einer Sprache (Monolingual resources) Mittel für die Arbeit mit Sprachpaaren (Bilingual resources) MÜ-orientierte Mittel Kommunikation Administrative Unterstützung

6 Translator´s Workbench Die Integrierungsprobleme Komplezierte Aufgaben, die ein TWB lösen mag, verlangen ein komplexes Interface Das System hat aber auch negative Seiten:

7 wichtige Komponente der CAT-Anwendungen 2)Bilingual Alignment 3)Subsentential Alignment 1)Translation Memory TM CAT BASA

8 Weitere Komponente CAT Eine Terminologische Datenbank ist eine Datenbank, mit der eine Terminologie verwaltet werden kann. Dies ist vor allem für die Übersetzung sinnvoll. Die Anwendungszwecke können von einfachen Wörterbüchern und Glossaren bis hin zu strukturierten Thesauri reichen. Filterprogramme zur Anbindung an Textverarbeitung- und DTP- Programme

9 Translation Memory (Übersetzungsarchiv) die Übersetzungen (in der Regel "menschlicher" Übersetzer) und bietet dem Bearbeiter diese bereits vorhandenen Übersetzungen später zur Wiederverwendung an. Hierbei können nicht nur identische, sondern auch ähnliche Ausgangstextsegmente erkannt werden. die Übersetzungen (in der Regel "menschlicher" Übersetzer) und bietet dem Bearbeiter diese bereits vorhandenen Übersetzungen später zur Wiederverwendung an. Hierbei können nicht nur identische, sondern auch ähnliche Ausgangstextsegmente erkannt werden. Das TM Das TM speichert

10 Translation Memory Man braucht eine Datenbank, wo die vom Übersetzer bearbeiteten Sätze gespeichert werden. Die einzelnen Einheiten der Datenbank werden Segmente oder Translation Units (TUs) genannt. Der Zugriff auf und die Arbeit mit Translation-Memory erfolgt über Translation Memory Systeme.

11 Translation Memory

12 Similarity Measure – wie berechnet man die Ähnlichkeit der Sätze? Die vom System rausgesuchten und wiedergegebenen Sätze/Segmente sollen den vom Bearbeiter angewählten Sätzen semantisch und syntaktisch ähnlich sein. –...eine sogar für den Menschen schwierige Aufgabe Input: Select one of the option 1.Choose one of the alternatives given 2.Select none of the options. 3.Make a selection.

13 Translation Memory Similarity Measure Das System sucht eigentlich aus der Datenbank diejenigen Sätze/Segmente raus, die die größte Anzahl von ähnlichen Worten haben. Die Probleme: 1.Die Länge des wiedergegebenen Segmentes kann zu groß sein. 2.Die Wortordnung. (the number format format the number ) (the number format oder format the number ) 3.Synonyme. (enter a digit type in a number from 0-9) (enter a digit oder type in a number from 0-9)

14 Translation Memory Stoplists String and Word Similarity; Stemming Input: Delete all the files in the folder TU-1: Put all the cartridges in the safe. TU-2: Delete folder files. Delete: deletes, deleted, deleting, deletion Relation: relate, rational

15 Translation Memory Inverted Files add bookmark click menu select icon a b a(2) b a c a b c a. To add a bookmark, click on the Bookmark menu. b. Select Add Bookmark. c. Click on the icon. a: 5 b: 3 c: 2

16 Translation Memory Zwei wichtigste Parameter bei der Wiedergabe des Ergebnisses: 1.Precision 2.Recall

17 TM System

18 Bilingual Alignment Im Übersetzungsprozess versteht man darunter einen Vorgang, der darin besteht, einen Ausgangstext, Segment für Segment, mit einem entsprechenden Zieltext als Äquivalente zu paaren. Die so entstehende Äquivalenztabelle wird in der Folge als Übersetzungs- speicher (TM) genutzt. Durch das Alignment können Über- setzungen genutzt werden, die zuvor ohne Computerhilfe übersetzt wurden.

19 Bilingual Alignment Length-based alignment Text-based alignment Ein kurzer Satz in der Augangssprache wird an einen kurzen Satz in der Zielsprache angeordnet, ein langer – an einen langen. Es geht um die Vergleichung der Worte oder anderen Textkom- ponente, z. B. Figuren, Namen, Titel, Daten zwischen den beiden Texten.

20 Subsentential Alignment Beim Übersetzen gibt es manchmal sehr komplezierte technische Termini, deren Übersetzung sogar ein kundiger Bearbeiter bezweifeln kann. Als Lösung kann der Bearbeiter ein Fragment aus dem schon übersetzten ähnlichen Text bekommen, wo die notwendigen Termini betroffen sind. Man sieht gleich die gesuchten Worte, die markiert sind, und den übrigen Kontext....on your SCSI port. The optical charakter reader is detected by the operating system. operating system. El sistema operativo detecta el lector óptico de carácteres. Una ventana... The accuracy of an optical charakter reader depends on the... La precisión de un lector óptico de carácteres depende de...

21 Subsentential Alignment Beim Terminology Alignment sucht das System in den beiden Sprachen nach den angewählten Fachausdrücken, erst danach versucht es die Anordnung zu erstellen: 1. Schritt: a monolingual terminology identification step. Nur die gesuchten Termini werden beachtet und bearbeitet. Schritt: a bilingual step. Das Alignment selber. 2. Schritt: a bilingual step. Das Alignment selber.

22 Subsentential Alignment Beim Word Alignment wird nicht nur unser Fachausdruck an seine Übersetzung angeordnet, sondern auch jedes weitere Wort im Text. Word-Alignment-Algorithmus kann dann wie ein Bilingual-Wörterbuch mit entsprechend angeordneten Worten aussehen. En: Start the operating system. Launch the programm via the keyboard Sp: Comenzar el sistema operativo. Empezar el programa mediante el teclado.

23 Literaturverzeichnis Trujillo, A. (1999): Translation Engines: Techniques for Machine Translation, Springer Verlag. osnabrueck.de/~reinhard/MT/MT06.pdf


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