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35 Salahatya Str
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0.Einleitung
In der heutigen Zeit steht jeder schon mindestens einmal ein Online-Übersetzungsprogramm mithilfe von KI ohne Kosten zur Verfügung. Die häufigsten KI-Übersetzungsprogramme in unserer Zeit sind sicherlich Google Translate und Gemini. Doch neben diesen bekannten Übersetzungsprogrammen für KI steigt ständig die Anzahl anderer KI-Übersetzungssysteme, aber man kann nicht alle Programme in einer einzigen Untersuchung bewerten. Deswegen beschränkt die Bewertung in dieser Arbeit auf die zwei oben genannten KI-Übersetzungsprogrammen.
Der Schwerpunkt dieser Untersuchung liegt in der Bewertung dieser KI-Übersetzungsdienste, weil sie für viele Übersetzer in der ganzen Welt bekannt sind, und in der vorliegenden Arbeit werden diese KI-Übersetzungsprogramme exemplarisch evaluiert. Die verwendete Methode ist die Äquivalenzübersetzungsmethode (vgl. Piitulainen 2006:1163f). Bei dieser Methode werden übersetzte Ausgangs- und Zieltexte Deutsch-Arabisch kontrastiert, um die Möglichkeit zu haben, die KI-Übersetzungsqualität in dem Zieltext auf der morphologischen, semantischen und syntaktischen Ebene zu bewerten. Für bestimmte Ebene wie lexikalische Ebene werden die Wörterbücher Duden 2019 und Langenscheidt Online-Wörterbuch Deutsch-Arabisch verwendet.
Die deutschen Ausgangstexte dieser Untersuchung stammen aus dem Archiv der Deutschen Welle, weil es online-verfügbar ist. Außerdem enthält dieses Archiv fast alle für die gewünschte Beschreibung in dieser Arbeit adäquate Textsorten.
Die maschinelle Übersetzung ist ein computergestützter Prozess, bei dem Texte automatisch von einer Sprache in eine andere übertragen werden, d.h. Computerprogramme können heute Texte aus einer Sprache in eine andere übersetzen. Dieses Verfahren nennt man maschinelle Übersetzung, weil bei Übersetzungsprozess die maschinelle Übersetzung algorithmische Verfahren nutzt, um natürliche Sprache von einer Quellsprache in eine Zielsprache zu transformieren. So dient die maschinelle Übersetzung als Werkzeug, um sprachliche Barrieren zu überwinden und Texte schnell und effizient in andere Sprachen zu übertragen. Das erleichtert die Kommunikation über Sprachgrenzen hinweg. Von einfachen Wort-für-Wort-Übersetzungen zu komplexen Systemen hat sich die maschinelle Übersetzung entwickelt, die den Kontext und die Bedeutung eines Textes berücksichtigen. Deswegen betrachtet man diese Übersetzung als ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, das das Ziel verfolgt, Übersetzungen zu liefern, die der Qualität menschlicher Übersetzungen immer näherkommen.
Im Laufe der Zeit entstehen verschiedene Definitionen des Begriffs Maschinelle Übersetzung. In dieser Arbeit wird einfach nur die wesentlichen Definitionen gezeigt:
Yehoshua Bar-Hillel, ein Pionier der maschinellen Übersetzung, prägte 1960 den Begriff FAHQT (Fully Automatic High Quality Translation). Darunter verstand er „eine automatische Übersetzung in Qualitätsarbeit, erstellt durch einen erfahrenen menschlichen Übersetzer“ (vgl. Bar-Hillel 1960:3, vgl. Stampf 2012:6f). Obwohl Bar-Hillel 1960 die Vision einer vollkommen automatisierten und qualitativ hochwertigen Übersetzung unterstützte, äußerte er gleichzeitig erhebliche Zweifel an der Realisierbarkeit dieses Ziels (vgl. ebd.).
Mit ALPAC-Bericht von 1966 ist hier gemeint ein Komitee der US-Regierung (Automatic Language Processing Advisory Committee). Der ALPAC-Bericht von 1966, eine umfassende Studie zur maschinellen Übersetzung (MÜ), definierte MÜ als „einen automatisierten Prozess, bei dem ein maschinenlesbarer Text ohne menschlichen Eingriff in einen brauchbaren Zieltext überführt wird“. Ähnlich wie Bar-Hillel kommen die Autoren des ALPAC-Berichts zu dem Schluss, dass eine vollkommen automatisierte und qualitativ hochwertige Übersetzung ein unerreichbares Ziel sei (vgl. ALPAC 1966:19, vgl. Stampf 2012 :7).
Die Definitionen von Bar-Hillel und dem ALPAC-Bericht, die eine vollkommen automatisierte Übersetzung anstrebten, erwiesen sich als unrealistisch. Die Erkenntnis, dass menschliches Eingreifen für eine qualitativ hochwertige Übersetzung unerlässlich ist, hat die MÜ-Forschung nachhaltig geprägt. Heutzutage wird die MÜ nach dem Grad der menschlichen Beteiligung klassifiziert (vgl. ebd.:7).
1.3 Maschinelle Übersetzungshilfen
Der Begriff "maschinelle Übersetzungshilfen" ist in der Fachliteratur weit verbreitet und bezeichnet Computerprogramme und Hardware, die Übersetzer bei ihrer Arbeit unterstützen. Im Gegensatz zur vollständig automatisierten maschinellen Übersetzung steht hier der Mensch im Mittelpunkt des Übersetzungsprozesses. Die Hilfsmittel dienen dazu, seine Arbeit zu erleichtern und zu beschleunigen, ohne jedoch die menschliche Intelligenz und Entscheidungsfähigkeit zu ersetzen (vgl. Schäfer 2002:32, Schwanke 1991:59).
1.4 Maschinengestütze Übersetzung
Der Begriff "maschinengestützte Übersetzung" beschreibt einen Übersetzungsprozess, bei dem der Mensch die Maschine unterstützt, anstatt umgekehrt. Im Gegensatz zur maschinellen Übersetzungshilfe, bei der der Mensch den Hauptteil der Arbeit übernimmt, beschränkt sich der Übersetzer hier auf die Vorbereitung des Textes und die Korrektur der maschinellen Übersetzung (vgl. Schäfer 2002:31, Stampf 2012 :8f).
1.5 Vollautomatische Übersetzung
Die englische Bezeichnung FAMT "Fully Automatic Machine Translation" wird im Deutschen häufig mit "vollautomatische Übersetzung" übersetzt. Dieser Begriff suggeriert, dass eine Übersetzung vollständig ohne menschliche Beteiligung erfolgen kann. Obwohl dies das ursprüngliche Ziel solcher Systeme war, so Blatt (1985: 108), hat sich gezeigt, dass menschliches Eingreifen für eine qualitativ hochwertige Übersetzung unerlässlich ist. Die Beschreibung der Stärken bzw. Schwächen der KI-Übersetzung in dieser Arbeit wird im Rahmen der „Vollautomatischen Übersetzung“ durchgeführt.
Im Folgenden werden die zwei KI-Übersetzungssysteme „Google Translate und Gemini“ vorgestellt, welche später in dieser Arbeit bewertet werden.
2.1 Google Translate
Google Übersetzer ist ein kostenloses Tool/System zum Übersetzen von Texten. Es kann über 60 Sprachen, wie Englisch, Spanisch oder Arabisch, ineinander übersetzen. Es lernt aus riesigen Mengen von Texten, um immer bessere Übersetzungen zu liefern. Die Qualität der Übersetzung hängt davon ab, wie häufig diese Sprache schon übersetzt wurde. Dieses Programm ist ein computergestütztes Übersetzungssystem, das auf statistischen Methoden basiert. Es funktioniert wie ein Wörterbuch- nur viel größer und schneller-, das ständig dazulernt. Manche Sprachen sind besser übersetzbar als andere. Google Translate ermöglicht nicht nur die Übersetzung von Texten, sondern auch von ganzen Webseiten und Dokumenten. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit, einzelne Wörter oder Ausdrücke zu übersetzen.Wenn man sich unsicher ist, ob eine Übersetzung stimmt, zeigt Google Übersetzer gleich mehrere Möglichkeiten an. Das ist hilfreich für alle Übersetzer und verbessert die Übersetzung. Außerdem kann Google Übersetzer die Sprache automatisch erkennen und manchmal auch Texte vorlesen. Dieser Übersetzer ist ein nützliches Werkzeug, aber er kann keine menschlichen Übersetzer ersetzen. Komplexe Texte oder Fachbegriffe werden oft nicht ganz korrekt übersetzt.
2.2 Gemini
Gemini ist ein hochmodernes KI-System, das von Google entwickelt wurde. Es ist darauf spezialisiert, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Eines seiner Merkmale ist die Fähigkeit, Texte äußerst präzise und nuanciert zwischen verschiedenen Sprachen zu übersetzen.
Gemini verfügt über folgende Merkmale:
Hohe Genauigkeit: Gemini ist in der Lage, sowohl einfache als auch komplexe Texte mit einer bemerkenswerten Genauigkeit zu übersetzen. Es berücksichtigt dabei nicht nur die wörtliche Bedeutung, sondern auch den Kontext, idiomatische Ausdrücke und kulturelle Nuancen.
Vielfältige Sprachen: Gemini unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, darunter sowohl weit verbreitete als auch weniger bekannte Sprachen. Dies ermöglicht eine umfassende Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg.
Natürliche Sprache: Die Übersetzungen, die von Gemini erzeugt werden, klingen äußerst natürlich und flüssig. Sie sind kaum von menschlich erstellten Übersetzungen zu unterscheiden.
Kontinuierliche Verbesserung: Gemini wird ständig weiterentwickelt. Durch maschinelles Lernen wird das System immer besser darin, die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen und zu reproduzieren.
3.1 Äquivalenz: Herkunft, Definition, Typen
Beim Übersetzen suchen wir nach Wörtern und Sätzen, die in einer anderen Sprache die gleiche Bedeutung haben. Das nennt man "Äquivalenz". Dieses Konzept ist super wichtig für Übersetzer und Wissenschaftler, die sich mit Sprachen beschäftigen. Sie diskutieren seit langem darüber, was Äquivalenz eigentlich bedeutet und wie man sie am besten findet. In der Welt der Übersetzung ist der Begriff "Äquivalenz" riesig. Er beschreibt, wie gut man eine Bedeutung von einer Sprache in eine andere übertragen kann. Viele Forscher haben sich lange damit beschäftigt, was Äquivalenz genau ist und wie man sie messen kann. Dabei geht es um Fragen wie: Was bedeutet ein Wort in einem anderen kulturellen Kontext? Wie kann man den Stil eines Textes erhalten? Und welche Rolle spielen die Grammatik und die Satzstruktur?. Darüber hinaus beschäftigt sich die Übersetzungswissenschaft intensiv mit dem Konzept der Äquivalenz. Es ist ein zentraler Begriff, der in verschiedenen Bereichen der Übersetzungstheorie eine Rolle spielt. Viele Übersetzungsforscher untersuchen, wie man Äquivalenz auf verschiedenen Ebenen (Wort, Satz, Text) beschreiben kann und welche Faktoren die Äquivalenz beeinflussen. In der Übersetzungswissenschaft ist die Frage, was Äquivalenz bedeutet, sehr wichtig. Es geht darum, wie man sicherstellt, dass ein übersetzter Text die gleiche Bedeutung hat wie der Originaltext. Dabei ist klar geworden, dass es nicht immer eine perfekte Übereinstimmung gibt. Manchmal muss man sich mit einer ähnlichen Bedeutung begnügen.
Koller (1979:98) betont, dass Äquivalenz eigentlich eine Beziehung zwischen dem Originaltext und der Übersetzung ist. Es geht also nicht nur um einzelne Wörter, sondern um den gesamten Text. Andere Forscher wie Gallagher (1998:2) ergänzen, dass diese Beziehung sowohl eine Identität als auch eine Ähnlichkeit sein kann. In der Praxis ist es oft so, dass Übersetzungen nicht identisch sind, sondern eher eine ähnliche Bedeutung vermitteln.
Die Frage nach den verschiedenen Äquivalenztypen ist in der Übersetzungswissenschaft sehr wichtig. Forscher wie Koller (1979) und Komissarov (1990) haben unterschiedliche Arten von Äquivalenz definiert, um die Komplexität des Übersetzungsprozesses besser zu verstehen (vgl. Dobrina 2010:9). Komissarov (1990) unterscheidet zwischen der potentiellen und der tatsächlichen Äquivalenz in einer Übersetzung. Die potentielle Äquivalenz bezieht sich auf die maximale Übereinstimmung, die theoretisch möglich ist, während die tatsächliche Äquivalenz diejenige ist, die der Übersetzer tatsächlich erreicht. Darüber hinaus führt Komissarov (1990) den Begriff der Äquivalenzeinheit ein, um die kleinste bedeutungstragende Einheit in einem Text zu beschreiben.
Koller (1979) unterscheidet zwischen folgenden Hauptkriterien:
- denotative Äquivalenz (in der übersetzungswissenschaftlichen Literatur auch „inhaltliche Invarianz“ genannt), bei der es sich um den außersprachlichen Sachverhalt handelt,
- konnotative Äquivalenz (in der übersetzungswissenschaftlichen Literatur wird auch von „stilistischer Äquivalenz“ gesprochen), die vorliegt, wenn Rücksicht auf Stilschicht, soziolektale und geographische Dimensionen, Frequenz und Synonymwahl genommen wird,
- textnormative Äquivalenz (kann auch „stilistische Äquivalenz“ genannt werden), die mit Textgattungen zu tun hat,
-pragmatische Äquivalenz oder empfängerbezogene Äquivalenz („kommunikative Äquivalenz“),
- formale Äquivalenz („expressive Äquivalenz“), die sich auf sprachspielerische und individualistische Eigenschaften des AS-Textes bezieht. (vgl. Dobrina 2010:9).
Komissarov (1990) hat fünf verschiedene Stufen der Übereinstimmung zwischen einem Originaltext und seiner Übersetzung definiert. Je nach Stufe wird mehr oder weniger von der ursprünglichen Bedeutung, dem Kontext und der sprachlichen Struktur übertragen.
So hat Komissarov (1990) ein Modell entwickelt, das die Komplexität der Übersetzung in fünf Ebenen unterteilt:
- 1. Ebene: der Inhalt des AS-Textes, der den Zweck der Kommunikation ausmacht,
- 2. Ebene: 1. Ebene und die unterliegende außersprachliche Situation,
- 3. Ebene: der Inhalt der 1.und der 2. Ebene und weitere Faktoren, damit die
außersprachliche Situation im AS-Text überführt wird,
- 4. Ebene: der Inhalt der drei ersten Ebenen und der größere Teil von den syntaktischen Strukturen des AS-Textes,
- 5. Ebene: der Inhalt der vier ersten Ebenen und auch die vollständige Parallelität von lexikalischen und syntaktischen Strukturen des AS- und ZS-Texts (vgl. ebd.).
Nida (2000) bietet eine Unterscheidung der folgenden zwei Äquivalenztypen ab:
-die formale Äquivalenz, die auf die äquivalente Wiedergabe von Form und Inhalt zielt,
-die dynamische Äquivalenz, die auf dem Prinzip der äquivalenten Wirkung beruht und auf völlige Natürlichkeit und Verständlichkeit ausgerichtet ist.
Nidas Auffassung des Übersetzungsprozesses stellt den Adressaten im Vordergrund. Seine zwei Typen für Äquivalenz beruhen auf anderen Kennzeichen als diejenigen bei Koller.
Noch ein Einteilungsgrund, den viele Übersetzungswissenschaftler betonen, ist der
Äquivalenzgrad. Hier sprechen viele Übersetzungswissenschaftler von totaler Äquivalenz, partieller Äquivalenz und Nulläquivalenz (vgl. ebd. :11).
3.1.1 Äquivalenz und verwandte Synonyme
Albrecht (2005:31) spricht von drei synynomischverwandte Begriffe, die wichtig für den Übersetzungsprozess sind. Damit meint er sicherlich „Äquivalenz, Invarianz und Adäquatheit“, die bei der Übersetzung gleich bleiben sollen. Nach seiner Auffassung spielen diese drei Begriffe eine bestimmende Rolle für „innere Grenze“ der Übersetzung, d.h. die Grenze zwischen Übersetzung und Nicht-Übersetzung. Dieser Auffassung identifiziert sich mit der von Koller (1979) in seinem Buch von 1979 Invarianz, Äquivalenz und die inhaltliche Invarianz als Synonyme. Für Albrecht ist „Invarianz“ das, „was in einem Veränderungs- oder Umwandlungsprozess gleich bleibt“, in anderen Worten bedeutet dies „Gleichheit“ (oder genauer gesagt Identität), weil er unter „Äquivalenz“ „Gleichwertigkeit“ versteht. Jumpelt (1961:45) vertritt die selbe Auffassung von Albrecht und schreibt: „...werden Übersetzungen nicht nach der textlichen Übereinstimmung, sondern nach der Gleichwertigkeit (Äquivalenz) der Aussagegehalte gewertet“. Jumpelt (1961) nennt auch vollständige Gleichwertigkeit (äußerste Genauigkeit in semantischer, funktioneller und stilistischer Hinsicht) und bietet einen Vergleich zwischen Gleichwertigkeit und Invarianz an: „Gegenüber der Invarianz hat die Gleichwertigkeit wohl den Vorteil, dass sie nicht wie erstere die grundsätzliche Gleichheit der Inhalte zweier Sprachen impliziert“ (vgl. Dobrina 2010:12). Albrecht erklärt im Folgenden den Unterschied zwischen den Begriffen ,,Adäquatheit und Äquivalenz“:
Sowohl Gallagher (1998:19) als auch Reiss und Vermeer (1984:140) sagen im Grunde dasselbe: Äquivalenz ist eine Art von Adäquatheit. Wenn eine Übersetzung äquivalent ist, ist sie automatisch auch adäquat. Aber nicht jede adäquate Übersetzung ist auch äquivalent. In der russischen Übersetzungswissenschaft herrscht die Idee ,,Adäquatheit ist dagegen der Unterbegriff der Äquivalenz“, d.h. wenn eine Übersetzung als adäquat betrachtet werden kann, dann ist sie auch äquivalent (vgl. Dobrina 2010:12). Ein anderer wichtiger Begriff ist hier „Übersetzbarkeit“ zu nennen. Wenn man etwas in einer Sprache sagen kann, sollte man es auch in eine andere Sprache übersetzen können. Das ist die Grundidee hinter dem Begriff "Übersetzbarkeit". Auch wenn es grundsätzlich möglich ist, gibt es viele Herausforderungen bei der Übersetzung. Manche Wörter oder Ausdrücke lassen sich nicht eins zu eins übersetzen, weil es in der anderen Sprache kein genaues Äquivalent gibt. Im Gegensatz zu dem Begriff „Übersetzbarkeit“ steht der andere Begriff „Unübersetzbarkeit“, d.h. „die Schwierigkeit oder Unmöglichkeit, bestimmte Wörter oder Ausdrücke genau zu übersetzen. Oft sind es Wörter, die kulturelle oder sprachliche Besonderheiten ausdrücken und für die es in anderen Sprachen keine direkte Entsprechung gibt, wie gentleman im Englischen (vgl. ebd. 12f).
3.1.2 Äquivalenz in der mehrsprachigen Lexikografiearbeit
Atkins (2008:465-468) ist der Meinung, dass es einen großen Unterschied zwischen dem Lexikographieprozess und dem Übersetzungsprozess in der Kontextfreiheit im Lexikographieprozess und der Kontextsensitivität im Übersetzungsprozess gibt. Atkins (2008) behauptet: „In der Übersetzungsphase macht eine Äquivalenzbeziehung nur dann Sinn, wenn sie als Beziehung zwischen einer lexikalischen Einheit in AS und einer anderen lexikalischen Einheit in ZS betrachtet wird.“ In dieser Phase des lexikographischen Prozesses geht es um das Äquivalentfinden, die Beurteilung des Äquivalenzgrads zwischen den lexikalischen Einheiten in der AS und ZS und die Darstellung der Äquivalente in lexikographischen Produkten. Bei der Beurteilung des Äquivalenzgrades betont Atkins, dass die folgenden sogenannten Äquivalenzfaktoren berücksichtigt werden sollten:
- Semantischer Inhalt,
- Kollokationskontext,
- Stil,
- Botschaft,
- Funktion.
3.1.3 Der „übersetzungswissenschaftliche“ Äquivalenzbegriff
Der Begriff "Äquivalenz" ist in der Übersetzungswissenschaft besonders komplex. Dies liegt zum einen daran, dass die Übersetzung selbst stark von der Idee der Äquivalenz geprägt ist: Sie ist gewissermaßen der Grund, warum überhaupt übersetzt wird. Zum anderen wird der Begriff der Äquivalenz in der Übersetzungswissenschaft häufig in zwei Teilbegriffe aufgeteilt. Äquivalenz1 (erste Ebene) ist ein theoretisches Konzept, das den Zweck der Übersetzung beschreibt und eine Beziehung zwischen dem Ausgangstext und dem Zieltext herstellt. In diesem Zusammenhang werden Fragen nach der Übersetzbarkeit und der inhaltlichen Übereinstimmung der Texte gestellt (vgl. Dobrina 2010: 29).
Während Äquivalenz1 eine Beziehung zwischen ganzen Texten herstellt und sich mit der Übersetzbarkeit und inhaltlichen Übereinstimmung beschäftigt, fokussiert sich Äquivalenz2 (zweite Ebene) auf die Ebene einzelner Textsegmente. Es geht darum, wie einzelne Wörter, Sätze oder Strukturen in der Ausgangs- und Zielsprache miteinander in Beziehung stehen. Äquivalenz2 ist eng verbunden mit dem Konzept des Äquivalenzgrads, der von vollständiger Übereinstimmung bis hin zur fehlenden Übereinstimmung reichen kann (vgl. ebd.).
In der vorliegenden Arbeit ist es von Relevanz, im Folgenden die Übersetzungsprobleme nach bestimmten Übersetzungswissenschaftlern zu thematisieren. Grund dafür ist, bestimmte Evaluierungskriterien der KI-Übersetzungsmethoden zu finden, damit die Bewertung der ausgewählten KI-Systeme später präzise durchgeführt wird.
Ch. Nord unterteilt Übersetzungsprobleme in vier Kategorien. Eine davon sind ausgangstextspezifische Probleme, die durch individuelle Merkmale des Originaltexts entstehen. Diese können sich in verschiedenen sprachlichen Ebenen manifestieren, wie zum Beispiel in der Lexik, der Syntax oder der Textstruktur (vgl. Nord 1990: 30, Orosz 1999:69). Ein wichtiges Beispiel dafür ist die Übertragung eines Witzes aus dem Deutschen ins Arabische. Die Frage bleibt immer so, wird der übersetzte Zieltext im Arabischen die Adressaten zum Lachen bringen?.
-Zu den von Nord 1999 vier Kategorien gehören auch andere pragmatische Übersetzungsprobleme. Solche pragmatischen Übersetzungsprobleme sind eng mit dem Kontext einer Übersetzung verbunden, einschließlich des Senders, des Empfängers und kultureller Faktoren. Kulturelle Faktoren spielen eine entscheidende Rolle bei pragmatischen Übersetzungsproblemen. Begriffe, Namen und Symbole können in verschiedenen Kulturen unterschiedliche Bedeutungen und Assoziationen haben. Das Beispiel des „Baby Besket“ „der Name des Vereins für Adoptiveltern“ „Babykorb“ im Deutschen, und im Arabischen "جمعية الآباء بالتبني" zeigt, wie wichtig es ist, solche kulturellen Nuancen zu berücksichtigen, um eine angemessene Übersetzung zu gewährleisten (vgl. Nord 1990: 273-277, Orosz 1999:69f).
-Kulturpaarspezifische Übersetzungsprobleme entstehen durch Unterschiede in den Textsortenkonventionen, Stilmitteln und anderen kulturell geprägten Elementen zwischen zwei bestimmten Sprachen. Im Gegensatz zu pragmatischen Problemen, die allgemeiner Natur sind, beziehen sich diese Probleme direkt auf das spezifische Sprachpaar (vgl. ebd.). Nord bezeichnet als kulturpaarspezifische Übersetzungsprobleme die Schwierigkeiten, die durch unterschiedliche sprachliche Normen und Konventionen zwischen der Ausgangs- und der Zielsprache entstehen. Textsorten spielen eine zentrale Rolle bei kulturpaarspezifischen Übersetzungsproblemen. Jede Textsorte hat ihre eigenen spezifischen Regeln und Konventionen, die sich von Kultur zu Kultur unterscheiden können. Ob es sich um ein Kochrezept, einen wissenschaftlichen Artikel oder einen literarischen Text handelt, die Formulierung und der Aufbau variieren je nach kulturellem Kontext. Kulturelle Unterschiede können sich auf allen Ebenen des Textes manifestieren, von der Wortwahl über die Satzstruktur bis hin zur gesamten Textorganisation. Textsorten und Anredeformen sind anfällig für kulturelle Unterschiede. Die Art und Weise, wie Menschen in verschiedenen Kulturen miteinander kommunizieren, ist stark von den jeweiligen gesellschaftlichen Normen geprägt. Dies zeigt sich deutlich am Beispiel der Anredeformen, die sich nicht nur in der Wortwahl, sondern auch in der Reihenfolge der Anrede unterscheiden können. So wird beispielsweise die übliche deutsche Anredeform "Sehr geehrte Damen und Herren" im Vietnamesischen umgestellt, um den vietnamesischen Konventionen gerecht zu werden (vgl. An Le, 2010: 58f).
-Sprachpaarspezifische Übersetzungsprobleme entstehen durch die unterschiedlichen Strukturen von Ausgangssprache und Zielsprache. Diese Unterschiede betreffen sowohl die Wortwahl (Lexik) als auch die Satzbildung (Syntax) und können zu Fehlern führen, wenn nicht genügend sprachliche Kompetenz vorhanden ist. Nord betont die Bedeutung einer sogenannten "Kontrastierungskompetenz", um die Unterschiede zwischen den Sprachen zu erkennen und Fehler zu vermeiden. Sprachpaarspezifische Übersetzungsprobleme entstehen durch Unterschiede in Grammatik und Wortschatz. Interferenz, also der Einfluss der Muttersprache, ist eine häufige Fehlerquelle (vgl.ebd.).
Im Folgenden wird die Übersetzungskompetenz der ausgewählten KI-Systeme auf der morphologischen, syntaktischen, und semantischen Ebene bzw. im Rahmen der von Nord vier angeführten Übersezungsprobleme thematisiert, um zu zeigen, in wie weit die KI-Übersetzungsprogramme diese oben genannten vier angeführten Übersetzungsprobleme von Nord (1990) vermeiden.
Bei diesem Arbeitsteil wird besonderen Wert auf die korrekte Übertragung morphologischer Merkmale gelegt. Dazu gehören die Wortbildung, bei der geprüft wird, ob Präfixe, Suffixe und Komposita angemessen eingesetzt wurden. Ebenso wichtig ist die Flexion, also die Veränderung von Wörtern nach Kasus, Numerus und Genus. Auch die Derivation, die Bildung neuer Wörter aus bestehenden, wird genau analysiert. Darüber hinaus wird auf die korrekte Zuweisung des grammatischen Geschlechts zu Substantiven sowie auf die richtige Verwendung von Singular und Plural geachtet.
1.Wortbildung: Wurden Wortbildungsmittel wie Präfixe, Suffixe oder Komposition korrekt übertragen? Eigentlich war die Übersetzung bestimmter Komposita sowohl bei Gemini ,als auch bei Google Translate wie Geldzentralen مراكز تمويل adäquat bzw. korrekt (vgl. Text 2 im Anhang). Auch in anderen Textstellen gibt es ein anderes Kompositum wie Schattenbank. Das Übersetzungsprogramm Gemini übersetzt dieses Kompositum in ,,البنك الموازي“, während Google Translate es mit ,,بنك الظل“ übersetzt. Die beiden Übersetzungen sind eigentlich korrekt bzw. gebräuchlich.
3.Derivation: Wurden Ableitungen und Zusammensetzungen korrekt gebildet?Ja, es gibt keine Probleme bezüglich der Derivation wie ,,Versiegen“ ,,تجفيف - قطع“.
4.Genus: Wurde das grammatische Geschlecht von Substantiven korrekt übertragen? Ja. das grammatische Geschlecht von Substantiven wurde korrekt übertragen, wie (يحظي بنك الظل بشعبية )
5.Numerus: Wurde die Zahl (Singular oder Plural) korrekt wiedergegeben? Grundsätzlich wurde die korrekte Zahl (Singular oder Plural) in den meisten Fällen beibehalten. Allerdings zeigen sich in einigen Textstellen Abweichungen. Ein Beispiel hierfür ist die Übersetzung von „Geldzentralen des Terrors“ durch Google Translate als „مراكز تمويل الإرهابيين“. Diese Übersetzung weist einen Numerusfehler auf, da der Ausdruck „des Terrors“ im Singular steht. Die korrekte Übersetzung lautet daher „مراكز تمويل الإرهاب“, um den Singular des Substantivs „Terror“ beizubehalten.
6.Kasus: Wurden die Kasusformen korrekt verwendet? Grundsätzlich wurden die Kasusformen in den meisten Fällen korrekt verwendet. Allerdings gibt es in einigen Textstellen Abweichungen. Ein Beispiel hierfür ist die Übersetzung von „Israels Bomben“ durch Gemini nur als „اسرائيل“. Diese Übersetzung ist zwar metaphorisch und vermittelt die Kernbotschaft des Textes, jedoch ignoriert sie den Genitiv („Israels“). Dadurch wird die Frage „Wie geschieht der israelische Angriff?“ nicht präzise beantwortet, da der Bezug zu den Bomben als Mittel des Angriffs verloren geht.
5.2 Die Bewertung auf der syntaktischen Ebene
Bei der Bewertung von Übersetzungsfehlern auf der syntaktischen Ebene steht die korrekte Anordnung und Beziehung von Wörtern und Satzteilen im Fokus. Es geht darum, ob die Satzstruktur der Ausgangssprache adäquat und korrekt in die Zielsprache übertragen w ird.
Wichtige Aspekte bei der Bewertung:
Die richtige Wortfolge wird in der Übersetzung ins Arabische grundsätzlich eingehalten. Es gibt jedoch bestimmte Unterschiede, die die Bedeutung nicht beeinträchtigen. Ein Beispiel hierfür ist die Übersetzung der Phrase „البرلمان ليس له أي نفوذ سياسي“ („Das Parlament hat keinen politischen Einfluss“) durch Google Translate. Bei Gemini wird dieselbe Phrase als „ومع ذلك، أكد البرلمان أنه لا يملك أدوات ضغط سياسية“ („Das Parlament bestätigte jedoch, dass es keine politischen Druckmittel besitzt“) wiedergegeben. Obwohl die Wortfolge hier leicht abweicht, bleibt die Kernaussage erhalten.
Die Satzglieder sind in der Regel korrekt angeordnet. Allerdings gibt es Unterschiede in der Betonung bestimmter Wörter. Zum Beispiel wird das Wort „فورا“ („sofort“) in zwei Sätzen unterschiedlich verwendet:
Diese Unterschiede in der Betonung können die Nuancen der Aussage beeinflussen, obwohl die Satzgliederung formal korrekt ist.
Satzverbindungen: Werden die richtigen Konjunktionen und Adverbien verwendet?
Die richtigen Konjunktionen und Adverbien werden verwendet. Aber in (1) وعلى حزب الله أن يوقف هجماته على إسرائيل فوراً verwendet man den Konnektor ,,و“ ,,dann“ am Anfang des Textes nicht häufig, weil es die Reihnfolge der Handlungen bezieht.
Google Translate übersetzt ,,Politische Druckmittel hat das Parlament nicht. Es bleibt bei Appellen“ in ,, البرلمان ليس له أي نفوذ سياسي. يبقى مع الطعون“ mit einfachen Sätzen ohne Satzverbindungen. Diese Übertragen wird als wörtliche Übersetzung betrachtet, aber bei Gemini werden diese Sätze in ,, ومع ذلك، أكد البرلمان أنه لا يملك أدوات ضغط سياسية، وأن تصريحاته تبقى مجرد نداءات“ mit komplexen Sätzen, aber mit klarer Bedeutung übersetzt.
Die zur Analyse angenommenen Texte verwenden alle ihrer Sätze in Form von Aussagesätzen und diese Sätze sind korrekt in die Zielsprache ausformuliert.
5.3 Die Bewertung auf der semantischen Ebene
Zusammenfassung und Ausblick
Diese Forschung bietet eine praktische Analyse des Niveaus der Übersetzungsqualität anhand von Programmen der künstlichen Intelligenz wie Google Translate und Gemini als Beispiel für solche Programmtypen. Einige geeignete politische Texte wurden aus der deutschen Welle für die Forschungszwecke ausgewählt und dann mithilfe der in dieser Forschung identifizierten und diskutierten Programme der künstlichen Intelligenz übersetzt, mit dem Ziel, das Ausmaß der Qualität dieser Programme auf morphologischer, syntaktischer und semantischer Ebene zu bestimmen. Die Forschung verwendet die Äquivalenzmethode, die verwendet wird, wenn zwei verschiedene Sprachen gegenübergestellt werden, um die Ähnlichkeiten zwischen den beiden übersetzten Texten festzustellen. Diese Äquivalenzbeziehung zwischen Ausgangstext und Zieltext spielt in zwei Aspekten, nämlich dem Übersetzungsprozess und der Bewertung der Übersetzungsqualität, eine grundlegende bzw. zentrale Rolle. Bezüglich der Ergebnisse der Forschung vermitteln beide Übersetzungen im Allgemeinen die Grundbedeutung des Originaltextes in den meisten Teilen des Textes auf morphologischer, syntaktischer und semantischer Ebene korrekt. Die Unterschiede zwischen den beiden Übersetzungen spiegeln die Unterschiede in den sprachlichen Mustern dieser Art von Übersetzungsprogrammen wider und können manchmal mit einer Unstimmigkeit in der Bedeutung oder der Verwendung von Synonymen unterschiedlicher Genauigkeit einhergehen. Einige syntaktische, morphologische oder semantische Fehler können auftreten. Sie erfordern zwangsläufig die Suche nach einer besseren, dem Kontext angemessenen Alternative. Auch aus grammatikalischer oder kultureller Sicht treten einige Probleme auf, wie beispielsweise die Übersetzung der Bundesrepublik Deutschland in die federale Republik Deutschland. So kommen wir zu dem Schluss: trotz dem großen Fortschritt in der Übersetzungstechnologie mit Programmen der künstlichen Intelligenz ist aber menschliches Eingreifen immer noch erforderlich und sogar notwendig, weil es bestimmte Textsorten gibt, die nicht nur einen einzigen Fehler auf der Ebene der Bedeutung, der Grammatik oder des kulturellen Aspekts tolerieren, weil dieser einfache Fehler den Text oder das Ganze verfälschen kann. Aber angesichts dieser schnellen technischen Entwicklung kann man sagen, dass solche Programme möglicherweise ein höheres Niveau erreichen und genaueres Niveau in naher Zukunft.