Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich Sprachwissenschaft / Sprachforschung (fachübergreifend), Note: 1,7, Universität Trier, Veranstaltung: Quantitative Verfahren in der Sprach- und Texttechnologie, Sprache: Deutsch, Abstract: Maschinelle Übersetzung, auf Englisch „machine translation" ist ein immer wichtiger werdender Bereich der Computerlinguistik. Die Geschichte der machine translation ist eng mit der Entwicklung der Linguistischen Datenverarbeitung zu einer wissenschaftlichen Disziplin verknüpft (vgl. Lenders 1986, S. 22). Einige der größten Errungenschaften der westlichen Welt, wie die Globalisierung oder die offenen Grenzen des Schengen-Raumes, stellen große Herausforderungen für die maschinelle Übersetzung dar (vgl. Dorna 2001, S. 514): Viele verschiedene Sprachen führen zu Sprachbarrieren, die möglichst schnell und effektiv abgebaut werden sollen. Dabei ist man weitestgehend auf menschliche Übersetzer angewiesen. Genau hier setzt die maschinelle Übersetzung an. Ihr Ziel ist es, den menschlichen Übersetzern qualitativ möglichst nahe zu kommen (vgl. Dorna 2001, S. 514). Die Voraussetzungen dazu, werden von Jahr zu Jahr besser. Die Verbreitung von Computern und deren Leistungsfähigkeit nimmt stetig zu, was ein ideales Umfeld für Übersetzungssysteme darstellt (vgl. ebd.). Der Übersetzungsmarkt ist ein Milliardengeschäft; die Anbieter müssen unter starkem Zeitdruck einer immer größer werdenden Informationsflut Herr werden (vgl. Dorna 2001, S. 520). Dabei scheint es bisher unrealistisch zu sein, hohe Qualität bei den übersetzten Texten zu erwarten. Lediglich bei Fachtexten sind gute Ergebnisse realistisch (vgl. Lenders 1986, S. 22). Der Sprachforscher Franz Och hat dazu gesagt: „Maschinelle Übersetzung wird nie perfekt werden, nie so gut wie ein menschlicher Übersetzer." (Lemm 2013). Diese Aussage führt zu den Forschungsfragen dieser Arbeit. Wie gut sind verschiedene Übersetzungssysteme mittlerweile und welcher Ansatz ist hierbei der beste? Wie nahe kommt
Maschinelle Übersetzung. Ein Vergleich verschiedener Übersetzungssysteme
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Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich Sprachwissenschaft / Sprachforschung (fachübergreifend), Note: 1,7, Universität Trier, Veranstaltung: Quantitative Verfahren in der Sprach- und Texttechnologie, Sprache: Deutsch, Abstract: Maschinelle Übersetzung, auf Englisch „machine translation" ist ein immer wichtiger werdender Bereich der Computerlinguistik. Die Geschichte der machine translation ist eng mit der Entwicklung der Linguistischen Datenverarbeitung zu einer wissenschaftlichen Disziplin verknüpft (vgl. Lenders 1986, S. 22). Einige der größten Errungenschaften der westlichen Welt, wie die Globalisierung oder die offenen Grenzen des Schengen-Raumes, stellen große Herausforderungen für die maschinelle Übersetzung dar (vgl. Dorna 2001, S. 514): Viele verschiedene Sprachen führen zu Sprachbarrieren, die möglichst schnell und effektiv abgebaut werden sollen. Dabei ist man weitestgehend auf menschliche Übersetzer angewiesen. Genau hier setzt die maschinelle Übersetzung an. Ihr Ziel ist es, den menschlichen Übersetzern qualitativ möglichst nahe zu kommen (vgl. Dorna 2001, S. 514). Die Voraussetzungen dazu, werden von Jahr zu Jahr besser. Die Verbreitung von Computern und deren Leistungsfähigkeit nimmt stetig zu, was ein ideales Umfeld für Übersetzungssysteme darstellt (vgl. ebd.). Der Übersetzungsmarkt ist ein Milliardengeschäft; die Anbieter müssen unter starkem Zeitdruck einer immer größer werdenden Informationsflut Herr werden (vgl. Dorna 2001, S. 520). Dabei scheint es bisher unrealistisch zu sein, hohe Qualität bei den übersetzten Texten zu erwarten. Lediglich bei Fachtexten sind gute Ergebnisse realistisch (vgl. Lenders 1986, S. 22). Der Sprachforscher Franz Och hat dazu gesagt: „Maschinelle Übersetzung wird nie perfekt werden, nie so gut wie ein menschlicher Übersetzer." (Lemm 2013). Diese Aussage führt zu den Forschungsfragen dieser Arbeit. Wie gut sind verschiedene Übersetzungssysteme mittlerweile und welcher Ansatz ist hierbei der beste? Wie nahe kommt
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