Literatur

Wenn „Sebastian Kurz“ zu „Sebastian Briefly“ wird: Übersetzungsmaschinen machen Fehler, Übersetzer*innen aber auch. Barbara Heinisch vom Institut für Translationwissenschaft plädiert daher für ein Miteinander von Mensch und Maschine. In ihrem Blogbeitrag zur Semesterfrage erklärt sie Vorteile und Grenzen maschineller Übersetzung und warum es sich (immer noch) lohnt, Translation zu studieren.

in: https://blog.univie.ac.at/forschung/werden-uebersetzerinnen-in-zukunft-durch-maschinen-ersetzt/ [15.12.2021].

in: https://www.systransoft.com/download/articles/systran-la-traduction-dop%C3%A9e-par-l-intelligence-artificielle-le-monde-29-11-2017.pdf [15.12.2021].

Graal de l’informatique depuis sa création, la traduction automatique a récemment fait des progrès impressionnants, grâce à l’utilisation de réseaux neuronaux et à l’apprentissage profond. Les algorithmes vont-ils supplanter les traducteurs humains ?

in: https://blog.meinrad.cc/de/gratis-aber-nicht-umsonst-3-risiken-von-kostenlosen-machine-translation-diensten [15.12.2021].

Kostenlose Machine-Translation-Anbieter – (k)eine gute Idee? Ein zu sorgenfreier Umgang mit kostenlosen Machine-Translation-Diensten kann weitreichende Folgen haben: Vertrauliche Informationen können in Umlauf geraten und auch für kriminelle Machenschaften missbraucht werden. MEINRAD zeigt drei potenzielle Risiken auf, denen man sich bewusst sein sollte und gibt Tipps für die sichere Verwendung von Google Translate, DeepL und Co.

in: https://blog.meinrad.cc/de/gratis-aber-nicht-umsonst-3-risiken-von-kostenlosen-machine-translation-diensten-0 [15.12.2021].

Im Gegensatz zu kostenlosen maschinellen Übersetzungssystemen sind kostenpflichtige Tools meist entsprechend  sicher in ihrer Verwendung und daher prinzipiell für die Nutzung geeignet. Bevor es ans Eingemachte geht, sollten die Nutzungsbedingungen unter die Lupe genommen und eine Evaluierung durchgeführt werden. Dabei gibt es einige Aspekte, die zu berücksichtigen sind.

in: https://blog.taus.net/implementation-of-machine-translation-what-to-consider [10.12.2021].

How to best implement machine translation and what factors to pay attention to?

Machine translation (MT) technology has been around for seven decades now. It is praised for its speed and cost-effectiveness, and its quality has gotten a lot better too since the arrival of neural machine translation (NMT). Higher throughput, quicker turnaround time, and the need to reduce overall cost are the main reasons for implementing MT in almost every case. Sounds great, right? Still, to understand how to implement machine translation to meet your translation needs, you should first consider a few factors.

in: https://www.across.net/wissen/blog/maschinelle-uebersetzung-fuer-uebersetzer [15.12.2021].

Maschinelle Übersetzung (MÜ) ist in aller Munde: Die Resultate seien quasi über Nacht besser geworden, man benötige für viele Textsorten keine Humanübersetzung mehr, neuronale maschinelle Übersetzung (NMÜ) sei eine bahnbrechende Revolution und das Ende der klassischen Übersetzung.

In der Branche wird zudem viel über Post-Editing diskutiert und viele haben eine klare Meinung zum Thema, die auch gern verteidigt wird. Es ist für Übersetzer verständlicherweise ein sehr emotionales Thema, denn es geht bei der Diskussion oft um Existenzängste und die Zukunft des eigenen Berufs.

In diesem Artikel erhalten Sie einen kurzen Überblick über maschinelle Übersetzung und Post-Editing sowie einige Tipps und Tricks, um sich auf die Herausforderungen als Übersetzer vorzubereiten.