Mit einem benutzerdefinierten Glossar zu präziseren maschinellen Übersetzungen

Maschinelle Übersetzung kann beeindruckend schnell sein. Wenn Sie jedoch regelmäßig Tools wie DeepL, Google oder ChatGPT nutzen, kennen Sie vielleicht auch dieses Problem: Derselbe Begriff wird von einem Dokument zum nächsten unterschiedlich übersetzt, ein Produktname verändert sich plötzlich oder die Formulierung klingt einfach nicht nach Ihrem Unternehmen.

Die Übersetzung mag technisch korrekt sein. Das bedeutet jedoch nicht automatisch, dass sie auch zu Ihrem Unternehmen passt.

Ein benutzerdefiniertes Glossar für maschinelle Übersetzungen gibt Übersetzungstools klarere Vorgaben zur Terminologie, die Ihr Unternehmen verwendet. Indem bevorzugte Übersetzungen, markenspezifische Begriffe und Wörter definiert werden, die unverändert bleiben sollen, lassen sich maschinelle Übersetzungen deutlich konsistenter gestalten.

Doch wie funktioniert das genau?

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Was ist ein benutzerdefiniertes Glossar für maschinelle Übersetzungen?

Ein benutzerdefiniertes Glossar ist eine Sammlung freigegebener Begriffe und ihrer bevorzugten Übersetzungen.

Sie können es sich als terminologisches Regelwerk für Ihre Übersetzungstools vorstellen. Anstatt das System jedes Mal neu entscheiden zu lassen, wie ein bestimmtes Wort übersetzt werden soll, gibt das Glossar vor, welche Terminologie Ihr Unternehmen bevorzugt.

Besonders hilfreich ist das, wenn dieselben Inhalte von verschiedenen Teams, für unterschiedliche Märkte oder auf mehreren Plattformen übersetzt werden.

Ein Glossar ist nur eines der Werkzeuge, die im Rahmen einer umfassenderen Strategie für das Terminologiemanagement eingesetzt werden. Es hilft Unternehmen dabei, ihre Terminologie einheitlich zu definieren, zu organisieren und zu pflegen. 

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Tools für maschinelle Übersetzung sind darauf ausgelegt, Sprache anhand des Kontexts zu interpretieren. Sie wissen jedoch nicht automatisch, wie Ihr Unternehmen bestimmte Begriffe verwendet. Für ein Wort kann es mehrere korrekte Übersetzungen geben, und welche davon am besten passt, hängt möglicherweise von Ihrer Branche, Ihrem Produkt oder Ihrer Zielgruppe ab.

Ein Glossar nimmt dem System einen Teil dieser Entscheidung ab.

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Wie verbessert ein Glossar die maschinelle Übersetzung?

Ein benutzerdefiniertes Glossar schafft eine gemeinsame terminologische Referenz, die sowohl automatisierte als auch menschliche Übersetzungsprozesse unterstützen kann.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Höhere Terminologiekonsistenz. Dieselben Konzepte werden in verschiedenen Dokumenten und Sprachen mit derselben freigegebenen Terminologie bezeichnet;
• Präzisere Fachübersetzungen. Technische oder branchenspezifische Begriffe können mit der Bedeutung verknüpft werden, die für den jeweiligen Kontext relevant ist;
• Mehr Kontrolle über Marken- und Produktterminologie. Produktnamen, Marken, Funktionen und Abkürzungen können nach vorab definierten Regeln behandelt werden;
• Weniger wiederkehrende Nachbearbeitung. Übersetzerinnen und Übersetzer sowie Reviewer müssen dieselben terminologischen Fehler nicht immer wieder korrigieren;
• Einfachere Skalierung mehrsprachiger Inhalte. Mit steigenden Übersetzungsvolumen und mehr Sprachkombinationen bietet die freigegebene Terminologie allen Beteiligten eine gemeinsame Referenz.

Ein Glossar kann jedoch nicht jeden Aspekt einer Übersetzung steuern. Im Mittelpunkt steht die Terminologie. Tonalität, Satzstruktur, kulturelle Nuancen und kreative Botschaften können weiterhin Lokalisierungsexpertise, menschliche Prüfung oder einen eigenen Styleguide erfordern.

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Was sollte ein Glossar für maschinelle Übersetzungen enthalten?

Gute Glossare konzentrieren sich auf die Terminologie, bei der Konsistenz tatsächlich wichtig ist.

Je nach Unternehmen können dazu gehören:

• Unternehmens-, Marken- und Produktnamen;
• branchen- oder fachspezifische Terminologie;
• Produktfunktionen und Servicenamen;
• Abkürzungen und Akronyme;
• Begriffe, die nicht übersetzt werden sollen;
• freigegebene Übersetzungen für mehrdeutige Begriffe;
• rechtliche oder regulatorische Terminologie;
• Begriffe, die bei Übersetzungen regelmäßig zu Inkonsistenzen führen.

Das Ziel besteht nicht darin, jedes Wort aufzunehmen, das Ihr Unternehmen verwendet.

Alltäglicher Wortschatz erfordert nur selten Terminologiemanagement. Ein sinnvolles Glossar konzentriert sich auf Wörter und Wendungen, bei denen eine falsche Übersetzung Klarheit, Genauigkeit oder Markenkonsistenz beeinträchtigen könnte.

Auch der Kontext spielt eine wichtige Rolle. Eine kurze Definition, ein Beispiel oder ein Verwendungshinweis kann dabei helfen, eindeutig festzulegen, wie ein Begriff zu verstehen ist, insbesondere wenn ein Wort mehrere Bedeutungen haben kann.

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Glossar, Translation Memory und Styleguide: Wo liegt der Unterschied?

Glossare, Translation Memories und Styleguides können alle zu mehr Konsistenz beitragen, erfüllen jedoch unterschiedliche Aufgaben.

Zusammen bieten sie wesentlich umfassendere Orientierung als maschinelle Übersetzung allein.

Ein Glossar sorgt für konsistente Terminologie. Ein Translation Memory hilft dabei, bereits freigegebene Inhalte wiederzuverwenden. Ein Styleguide trägt dazu bei, dass das Ergebnis weiterhin so klingt, wie es zum jeweiligen Unternehmen passt.

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Wie lässt sich ein benutzerdefiniertes Glossar mit maschineller Übersetzung und KI einsetzen?

Wie ein Glossar integriert wird, hängt von der verwendeten Technologie ab.

Plattformen wie DeepL und Google Cloud Translation verfügen über eigene Glossarfunktionen, mit denen Unternehmen bevorzugte Übersetzungen für bestimmte Begriffe festlegen können.

Auch CAT-Tools wie Trados und memoQ können Terminologieressourcen in professionelle Übersetzungsworkflows integrieren. So haben Linguistinnen und Linguisten während der Arbeit direkten Zugriff auf die freigegebene Terminologie.

Bei ChatGPT und anderen Large Language Models kann der Ansatz anders aussehen. Terminologie lässt sich als Teil des Kontexts oder der Anweisungen bereitstellen, die dem Modell gegeben werden. So kann die Ausgabe gezielt in Richtung der bevorzugten Sprache und Terminologie gesteuert werden.

Das Grundprinzip bleibt jedoch dasselbe: Ein Übersetzungssystem liefert bessere Ergebnisse, wenn ihm relevante Informationen darüber zur Verfügung stehen, wie ein Unternehmen Sprache verwendet.

Die Erstellung einer solchen Ressource beginnt häufig mit bereits vorhandenen Inhalten. Websites, Produktdokumentationen, Marketingmaterialien, technische Handbücher und frühere Übersetzungen können wertvolle Terminologie enthalten.

Ein sinnvoller Prozess umfasst drei zentrale Schritte:

1. Relevante Terminologie identifizieren. Wiederkehrende oder unternehmensspezifische Begriffe aus bestehenden Inhalten extrahieren;
2. Prüfen und validieren. Linguistinnen und Linguisten sowie gegebenenfalls Fachexpertinnen und Fachexperten legen fest, welche Begriffe aufgenommen und wie sie übersetzt werden sollen;
3. Integrieren und pflegen. Das Glossar in den passenden Übersetzungsworkflow einbinden und aktualisieren, wenn sich Produkte, Dienstleistungen oder Terminologie weiterentwickeln.

KI-gestützte Terminologieextraktion kann den ersten Schritt deutlich beschleunigen. Eine fachkundige Prüfung trägt jedoch dazu bei, dass die ausgewählten Begriffe korrekt und tatsächlich relevant sind.

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Wann lohnt sich ein benutzerdefiniertes Glossar?

Nicht jedes Übersetzungsprojekt benötigt ein eigenes Glossar.

Terminologiemanagement wird jedoch zunehmend wertvoll, wenn ein Unternehmen:

• Große Mengen wiederkehrender Inhalte übersetzt;
• iIn mehreren Sprachen oder Märkten tätig ist;
• Technische oder branchenspezifische Fachterminologie verwendet;
• über ein umfangreiches Produkt- oder Serviceportfolio verfügt;
• Mit mehreren Teams oder Übersetzungstools arbeitet;
• Menschliche Übersetzung, maschinelle Übersetzung und KI kombiniert;
• Bei der Überprüfung immer wieder dieselben Begriffe korrigieren muss.

In solchen Fällen ist inkonsistente Terminologie schnell mehr als nur ein sprachliches Detail. Sie kann zusätzlichen Prüfaufwand verursachen, Kundinnen und Kunden verwirren und dazu führen, dass mehrsprachige Inhalte uneinheitlich wirken.

Ein gut gepflegtes Glossar gibt Systemen für maschinelle Übersetzung und KI klarere sprachliche Vorgaben, reduziert unnötige Korrekturen und erleichtert die Skalierung mehrsprachiger Workflows.

Maschinelle Übersetzung sorgt für Geschwindigkeit. Terminologiekonsistenz gibt dieser Geschwindigkeit die richtige Richtung.

Für Unternehmen, die MT und KI in größerem Umfang einsetzen, kann die Kombination aus der richtigen Technologie und professionell gepflegter Terminologie maschinelle Übersetzungen präziser, konsistenter und deutlich besser steuerbar machen.