Auswahl von Textmaterial für die Ausbildung im Bereich econtent-lokalisierung

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1 ecolore WP 5 Materials Design & Evaluation Auswahl von Textmaterial für die Ausbildung im Bereich econtent-lokalisierung - Translation-Memory-Systeme - Autor: Uwe Reinke, Universität des Saarlandes Status: Endfassung - Version Februar 2005

2 Inhalt 1 Einleitung Fachgebiete und Textsorten Arten von verwandten Texten Überarbeitete Texte Inhaltliche Modifikation Texte mit eng verwandten Kommunikationsgegenständen Textsortenvarianten Texte mit veränderter Funktion Texte für ähnliche Empfängerkreise Texte von verschiedenen Sendern Dateiformate für die Nutzung von TM-Werkzeugen Die Untersuchung von Texten auf externe und interne Wiederholungen und Ähnlichkeiten Analyse von externen Wiederholungen und Ähnlichkeiten Analyse von internen Wiederholungen und Ähnlichkeiten Hinweise zu Kontextinformationen Literatur Glossar der wichtigsten Termini

3 1 Einleitung Dieser Leitfaden vermittelt einen Überblick über die Kriterien, die Ausbilder bei der Auswahl von Textmaterial für den Unterricht im Bereich econtent-lokalisierung in Betracht ziehen sollten. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf Materialien für Translation-Memory-Systeme (TM). Die Auswahl von Materialien für Softwarelokalisierungsprogramme wird in einem eigenen Leitfaden behandelt. Termini und Ausdrücke in fetter Schrift werden am Ende des Textes erläutert. TM-Werkzeuge unterstützen die Übersetzung von Texten mit sich wiederholenden und ähnlichen (wieder verwendbaren) Inhalten. In Bezug auf die Wiederverwendung von Inhalten muss zwischen internen und externen Wiederholungen und Ähnlichkeiten unterschieden werden. Interne Wiederholungen und Ähnlichkeiten treten innerhalb eines einzigen Dokuments auf. Externe Wiederholungen und Ähnlichkeiten beziehen sich auf einen Vergleich zwischen einem oder mehreren quellsprachlichen zu übersetzenden Texten und einem oder mehreren quellsprachlichen Texten, deren Übersetzungen wieder verwendet werden können oder der quellsprachlichen Seite einer entsprechenden TM-Datenbank. Die Unterscheidung zwischen internen- und externen Wiederholungen und Ähnlichkeiten ist besonders dann von Bedeutung, wenn von einem Szenario ohne Referenztexte ( fromscratch scenario ) ausgegangen wird. In dieser Situation ist kein Referenzmaterial vorhanden, weder in Form einer geeigneten TM-Datenbank, noch in Form eines verwandten quellprachlichen Textes und seiner Übersetzung, die nach Alignment und Erstellen einer TM- Datenbank wieder verwendet werden könnte. In diesem Fall muss das Textmaterial, das für die Übersetzung ausgewählt wurde, über ein genügendes Maß an internen Wiederholungen und ähnlichem Inhalt verfügen, damit es seinen Zweck erfüllen kann. In einem Szenario mit Referenztexten ( reference material scenario ) hängt der Nutzen eines TM-Werkzeuges dagegen vom Reproduktionszyklus des Inhalts ab, d.h. davon, in welchen Abständen und wie oft der Inhalt von Texten überarbeitet, aktualisiert oder anderweitig modifiziert wird. Die typischste Art von Referenztext-Szenarien ist die Überarbeitung von Texten. Daneben gibt es jedoch noch weitere Formen. In Abschnitt 3 werden daher die verschiedenen Aspekte und Grade der Verwandtheit von zu übersetzenden Quelltexten und entsprechendem Referenzmaterial näher betrachtet. Im Allgemeinen eignen sich für ein Szenario mit Referenztexten wahrscheinlich deutlich mehr Fachgebiete und Textsorten als für ein Szenario ohne Referenztexte. In Abschnitt 2 soll kurz auf die Frage nach für TM-Werkzeuge geeigneten Fachgebieten und Textsorten eingegangen werden. Während die Abschnitte 2 und 3 linguistische Aspekte der Auswahl von Textmaterial behandeln, enthält Abschnitt 4 Informationen zu der eher technischen Frage relevanter Dateiformate. In Abschnitt 5 werden einige einfache Verfahrensweisen vorgestellt, anhand derer eingeschätzt werden kann, in welchem Maße sich ausgewähltes Textmaterial für die Anwendung von TM- Werkzeugen eignet. Abschnitt 6 beschreibt, welche Kontextinformationen den Lernenden zusammen mit dem Textmaterial zur Verfügung gestellt werden sollten. Die letzten beiden Abschnitte enthalten ein Literaturverzeichnis und ein Glossar mit Schlüsselbegriffen. 2

4 2 Fachgebiete und Textsorten Bei der Frage nach den Textsorten, die sich für eine effiziente Nutzung von TM-Werkzeugen eignen, denkt man unweigerlich an Benutzerhandbücher und Online-Hilfen. Es stimmt zwar, dass TM-Werkzeuge anfangs überwiegend in der Softwarelokalisierungsindustrie ihre Anwendung fanden, Konsistenz, Einheitlichkeit und ein hoher Grad an Wiederholungen sind jedoch nicht nur Eigenschaften von Softwaredokumentationen. Sie sind vielmehr Schlüsselmerkmale jeder Art von technischer Dokumentation aus verschiedensten Fachgebieten, wie Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Raumfahrt und Verbrauchsgüter. Allerdings eignen sich neben technischer Dokumentation auch einige andere Textsorten für die Nutzung von TM- Werkzeugen. In einer groben Klassifizierung von Profilen und Bedürfnissen der Nutzer von TM-Systemen nennt Heyn (1996) zum Beispiel auch Bilanzen, Geschäftsberichte, Patenttexte und Standardberichte von nationalen und internationalen Einrichtungen. Bei der Frage, welche Fachgebiete und Textsorten bei der Erstellung von Lehr-/Lernmaterialien im Bereich econtent-lokalisierung berücksichtigt werden sollten, lassen sich als Orientierungshilfe Ergebnisse von Untersuchungen über den Übersetzungsmarkt hinzuziehen, wie z.b. Schmitt (1990a, b; Untersuchung des deutschen Marktes, 622 Antwortende), Cross et al. (2002, Untersuchung des britischen Marktes, 200 Antwortende) und Höcker (2003, Untersuchung beider Märkte, 208 Antwortende). Auch wenn sich der Vergleich der Ergebnisse dieser Untersuchungen auf Grund von verschiedenen Bezeichnungen und unterschiedlich feiner Einteilung von Textsorten- und Fachgebietsklassifizierungen, einhergehend mit divergierenden Fragestellungen und vorgeschlagenen Antworten etc. als schwierig erweist, können sich die verschiedenen Auswertungen als durchaus hilfreich erweisen. In den folgenden Abschnitten sollen relevante Ergebnisse einer im Rahmen des Projekts ecolore von Berufsverbänden in England (ITI - Institute of Translation and Interpreting) und Deutschland (BDÜ - Bundesverband der Dolmetscher und Übersetzer e.v.) durchgeführten Umfrage (Höcker 2003) vorgestellt und anschließend mit den Ergebnissen anderer Umfragen verglichen werden. Die Abbildungen 1 und 2 fassen die Ergebnisse der ecolore- Umfrage zu den von Übersetzern am häufigsten bearbeiteten Textsorten und Fachgebieten zusammen. Es sei darauf hingewiesen, dass sich diese Zahlen aufgrund der Mitgliederstruktur der Berufsverbände vorwiegend aus den Antworten freiberuflicher Übersetzer ergeben und Sprachendienste oder Übersetzungsbüros nur einen geringen Teil der Antwortenden ausmachen. Die Rangfolge der Textsorten in Abbildung 1 weicht leicht von den Ergebnissen in Schmitt (1990a, b) zum freiberuflichen Sektor in Deutschland ab, wo Gerichtssachen am häufigsten bearbeitet werden, gefolgt von Handelskorrespondenz, Zeugnissen, Urkunden u. dgl., Bedienungsanleitungen und wissenschaftlichen/technischen Berichten, die alle als gleichrangig eingeschätzt werden. Übersetzungsbüros beurteilen Bedienungsanleitungen als wichtigste Textsorte, gefolgt von Systembeschreibungen sowie technischen Spezifikationen und wissenschaftlichen/technischen Berichten. 3

5 Prozent Technische Dokumentation Rechtstexte Wirtschaftstexte Handelskorrespondenz Werbetexte Webseiten Softwarebedienungsoberflächen Onlinehilfedateien Literarische Texte Textsorte Abbildung 1: Textsorten, mit denen Übersetzer am häufigsten arbeiten (Zahlen aus der ecolore-umfrage (Höcker 2003)) Prozent Technik Handel und Finanzen Recht Informationstechnologie Werbung und Marketing Biowissenschaften/Medizin Freizeit Kunst und Literatur Verkehr Fachgebiet Abbildung 2: Fachgebiete, in denen Übersetzer am häufigsten arbeiten (Zahlen aus der ecolore-umfrage (Höcker 2003)) 4

6 53,5 52,0 49,5 48,0 47,5 Demgegenüber zeigen die Ergebnisse einer jüngeren Umfrage zum Übersetzungsmarkt in Großbritannien (Cross et al. 2002) in Bezug auf die Häufigkeit bestimmter Textsorten kaum Unterschiede zwischen dem freiberuflichen Sektor und Übersetzungsbüros. Die Resultate der britischen Umfrage weichen leicht von den Ergebnissen in Höcker (2003) sowie in Schmitt (1990a, b) ab. Cross et al. (2002) nennen an erster Stelle Werbetexte/Geschäftsberichte, dicht gefolgt von Korrespondenz, Imagebroschüren und PowerPoint-Präsentationen. Interessanter ist vielleicht die Tatsache, dass die meisten Übersetzungsdienstleister mit einem breiten Spektrum von Textsorten und Fachgebieten arbeiten. (für genauere Angaben siehe Abbildungen 3 und 4). In Hinblick auf die Häufigkeit der bearbeiteten Textsorten zeigen die Ergebnisse der ecolore-umfrage interessante Unterschiede zwischen Übersetzern, die TM-Werkzeuge täglich benutzen, und Übersetzern, die keine TM-Werkzeuge einsetzen (siehe Abbildung 5). Einerseits unterstreichen die Zahlen die schon zu Beginn dieses Abschnitts erwähnte dominierende Rolle von technischer Dokumentation und Softwarelokalisierung. Andererseits wird durch die Zahlen deutlich, dass bei der Auswahl von Lehr-/Lernmaterialien für die Arbeit mit TM-Systemen auch Textsorten aus den Bereichen Wirtschaft und Recht, sowie (oft wiederverwendete) Werbetexte in Betracht gezogen werden sollten. Prozent 90,0 80,0 80,0 76,4 70,0 60,0 72,0 70,0 68,5 68,0 65,5 63,0 58,5 50,0 44,0 40,5 39,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0 Werbetexte/Geschäftsberichte Korrespondenz Imagebroschüren PowerPoint-Präsentationen Verträge Betriebsanleitungen Technische Spezifikationen 34,0 31,5 Zeugnisse/Urkunden u.dgl. Zeitungsartikel Fachberichte Gesetzestexte Anzeigen Angebote Bilanzen Wissenschaftliche./Med.Texte Juristische Schriftsätze etc. Software Fachzeitschriftenartikel Patente, Warenzeichen 18,5 16,0 Abbildung 3: Textsorten, mit denen Übersetzer in Großbritannien am häufigsten arbeiten (Zahlen aus der ITI- Umfrage (Cross et al. 2002:13-15)) 7,0 Arzneimittelregistrierungen Sachliteratur Unterhaltungsliteratur Textsorte 5

7 Fachgebiete Schiff- und Seefahrt 21,5 Bildende und darstellende Kunst 23,5 Bekleidungs- und Textilindustrie 25,5 Öl- und Gasindustrie 31,0 Chemie, Chemietechnik, Kerntechnik, Werkstoffwissenschaft 34,5 Elektrotechnik (inkl. Energieerzeugung) 35,5 Erziehung und Ausbildung 36,5 Regierung/Verfassung/Gesetz/Politik 37,0 Umwelt/Umwelttechnik und -wissenschaft /Wasserwirtschaft 38,5 Bauwesen, Bergbau 39,0 Tourismus und Freizeit 39,5 Landwirtschaft, Fischerei, Nahrung, Biologie, Tierheilkunde 41,0 Versicherungswesen 42,0 Maschinenbau 43,0 Medizin und Pharmazeutik 43,5 Kraftfahrzeuge, Straßen- und Schienenverkehr 46,5 Telekommunikation 49,5 IT, Datenverarbeitung, EDV, Elektronik, Steuerungstechnik 57,0 Rechnungs-, Finanz-, Bankwesen, Volkswirtschaft 66,0 Handel, Wirtschaft, Management, Marketing 77,5 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 Prozent Abbildung 4: Fachgebiete, in denen Übersetzer in Großbritannien am häufigsten arbeiten (Zahlen aus der ITI- Umfrage (Cross et al. 2002:13-15)) Textsorten Literarische Texte 6 30 Handelskorrespondenz Wirtschaftstexte (Geschäftsberichte etc.) Werbetexte Rechtstexte (Verträge, Urkunden etc.) Webseiten Onlinehilfedateien Nicht-Nutzer von TM- Werkzeugen Tägliche Nutzer von TM- Werkzeugen Softwarebedienungsoberflächen Technische Dokumentation (Bedienungsanleitungen, Wartungshandbücher etc.) Prozent Abbildung 5: Textsorten, mit denen Nutzer und Nicht-Nutzer von TM-Werkzeugen arbeiten (Zahlen aus Höcker 2003) 6

8 Zahlen aus Untersuchungen über den Übersetzungsmarkt können zwar als Ausgangspunkt für die Auswahl von Textmaterial herangezogen werden, den meisten Untersuchungen liegen jedoch ein eher intuitives Verständnis von Textsorten sowie unterschiedlich feine Einteilungen zu Grunde. Aus diesem Grund müssen weitere Auswahlkriterien beachtet werden. Zudem ergeben sich aus diesen Untersuchungen keine Angaben zu dem für eine bestimmte Textsorte typischen Ausmaß an Wiederholungen.. Auch die Sprachwissenschaft bleibt die Antwort auf diese Frage schuldig. Zur Eignung verschiedener Textsorten für die Lokalisierung mit TM-Werkzeugen wurden bislang nur sehr wenige Untersuchungen durchgeführt. In Form von Parametern, die das Ausmaß der Verschiedenheit von verwandten Texten bestimmen, kann die Sprachwissenschaft jedoch zumindest einige weitere Kriterien für die Auswahl von Materialien für Referenztext-Szenarien liefern. 3 Arten von verwandten Texten Wiederholungen und Ähnlichkeiten zwischen Texten spielen eine wichtige Rolle in Referenztext-Szenarien. Bei der Beurteilung, ob sich bestimmte Textmaterialien als Lehr-/Lernmaterial für die econtent-lokalisierung eignen, sollte man sich deshalb der wichtigsten intertextuellen Parameter, die den Grad der Variation zwischen verwandten Texten bestimmen, bewusst sein. Es gibt zwei Hauptgruppen von Merkmalen, die einen Text charakterisieren: textinterne (strukturelle, linguistische) und textexterne (funktionale) Eigenschaften. Textinterne Eigenschaften umfassen die Textstruktur (Makrostruktur) und die Ausdrucksebene (lexikalischgrammatische Eigenschaften, nonverbale Elemente). Die wichtigsten textexternen Merkmale sind: der Kommunikationsgegenstand die Textfunktion (deskriptiv, instruktiv, präskriptiv, argumentativ etc.) die Sender-Empfänger-Beziehung (d.h. im Wesentlichen die Sprachebene (Experte Experte (gleiche Fachgebiete), Experte Experte (verwandte Fachgebiete), Experte Laie, Laie Laie)) Aus der Textlinguistik ist bekannt, dass die textexternen Merkmale sowohl die textinternen Merkmale, als auch die Textsorte bestimmen, die für die Klassifizierung von Texten ein wichtiges Merkmal ist. Leser teilen Textsorten oft nach ihrer Intuition und Erfahrung mit Texten ein. Demgegenüber werden in der Textlinguistik Analysen textinterner und textexterner Merkmale durchgeführt, um zu fundierteren und feineren Klassifizierungen zu gelangen. So können Texte mit identischen oder sehr ähnlichen Merkmalsprofilen der gleichen Textsorte zugeordnet werden, während Texte mit unterschiedlichen Profilen verschiedenen Textsorten angehören. Bei der Frage, welche Textsorten sich für ein Referenztext-Szenario eignen, könnte man den Vergleich von verschiedenen Quelltexten auf strukturelle und lexikalisch-grammatische Merkmale beschränken. Es ist offensichtlich, dass zwei Texte identisch sind, wenn sie die gleiche Struktur haben und identische Ausdrücke verwenden. Ihre Eignung für TM-Werk- 7

9 zeuge nimmt mit zunehmender Abweichung auf der Ausdrucksebene ab. Aus diesem Grund denkt man unweigerlich an Szenarien wie die Aktualisierung von Produkten und deren Dokumentation oder die Überarbeitung von Texten. Jedoch erweitert sich das Spektrum der potentiellen Szenarien, sobald man die verschiedenen Möglichkeiten der Veränderung textexterner Faktoren ebenfalls in Betracht zieht. Tabelle 1 fasst für eine Reihe von Szenarien die Unterschiede zwischen Referenztext und neuem Text zusammen. In den darauf folgenden Abschnitten werden die einzelnen Szenarien dann vor allem in Bezug auf die Unterschiede auf der Ausdrucksebene genauer beschrieben. Parameter Szenario Überarbeitete Texte Inhaltliche Modifikation Eng verwandte Gegenstände Textsortenvarianten Veränderte Funktion Ähnlicher Empfängerkreis Verschiedene Sender Identisch Verändert Textfunktion Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Sender Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Kommunikationsgegenstand Verwandt Identischer Typ Identisch Verändert Verschieden Empfänger Identisch Identisch Identisch Identisch Identisch Ähnlich Identisch Textsorte Identisch Identisch Identisch Variante Verwandt Identisch Identisch Tabelle 1: Unterschiede zwischen Referenztexten und neuen Texten für verschiedene Szenarien. 3.1 Überarbeitete Texte Überarbeitungen stellen das offensichtlichste und wahrscheinlich häufigste Referenztext- Szenario dar. Überarbeitungen dienen der Textoptimierung und können den Stil, die Brauchbarkeit und die fachliche Korrektheit (inhaltliche Korrekturen) betreffen. Modifikationen auf der Ausdrucksebene können lexikalische und syntaktische Veränderungen sowie Explizierungen (präzisere sprachliche Darstellung von Inhalten) und Implizierungen (z.b. Entfernen von Redundanzen und zu ausführlichen Informationen) umfassen. Zusätzlich können fehlerhafte Informationen korrigiert worden sein. Anmerkung: Redaktionelle Überarbeitungen eines Quelltexts müssen sich nicht zwangsläufig auf den von den Lernenden zu erstellenden Zieltext auswirken. Terminologische und stilistische Modifikationen sind sprachenspezifisch. Außerdem muss die Relevanz von Explizierungen und Implizierungen in überarbeiteten Quelltexten für die zu überarbeitenden Zieltexte jedes Mal individuell bestimmt werden. Dasselbe gilt für inhaltliche Korrekturen. Fachliche Fehler in einem quellsprachlichen Dokument können auch im jeweiligen zielsprachlichen Dokument auftreten, müssen aber nicht. 8

10 3.2 Inhaltliche Modifikation Textmodifikationen können auch durch die Veränderung des Kommunikationsgegenstandes und somit des Inhalts bedingt sein. Zu veränderten Kommunikationsgegenständen können beispielsweise Aktualisierungen von Produkten und Produkte der gleichen Baureihe oder Familie des jeweiligen Produkts gezählt werden. Zusätzlich können inhaltliche Modifikationen auch durch sich wiederholende Ereignisse (z.b. das Ende eines Geschäftsjahres) bedingt werden, die zur Erstellung einer bestimmten Sorte von Text führen (z.b. Finanz- und Geschäftsberichte). In der Praxis schließt die inhaltliche Modifikation eines Dokuments oft dessen (sprachliche und stilistische) Überarbeitung mit ein. Modifikationen auf der Ausdrucksebene beschränken sich nicht auf stilistische Modifikationen, sondern spiegeln auch den veränderten Inhalt wider. Beispiele: eine Online-Hilfe von Microsoft für Word 2000 und für Word XP ein BMW Benutzerhandbuch für den BMW 324d (gebaut von ) und für den BMW 324td (gebaut von 1987 bis 1990) der Jahresbericht von SAP aus dem Jahr 2001 und aus dem Jahr 2002 Anmerkung: Im Gegensatz zu den stilistischen Modifikationen bei einer redaktionellen Überarbeitung erfordert eine Veränderung des Kommunikationsgegenstands zwangsläufig auch Änderungen im von den Lernenden zu erstellenden Zieltext. 3.3 Texte mit eng verwandten Kommunikationsgegenständen Ein Text kann sich als Referenzmaterial für das Erstellen eines neuen Texts eignen, wenn eng verwandte Gegenstände behandelt werden. Kommunikationsgegenstände sollen als eng verwandt bezeichnet werden, wenn es sich um nebengeordnete Begriffe in einem Begriffssystem handelt, d.h., wenn sie einen gemeinsamen übergeordneten Begriff besitzen, demselben Fachgebiet angehören und ihre Benennungen Kohyponyme sind (z.b. Laserdrucker und Tintenstrahldrucker). Die Modifikationen auf der Ausdrucksebene spiegeln Unterschiede im Inhalt wider und wirken sich somit später auch auf den von den Lernenden zu erstellenden Zieltext aus. Beispiele: Online-Hilfedateien für MS Windows ME und MS Windows CE BMW Benutzerhandbücher für die 3er Reihe und die 5er Reihe 9

11 3.4 Textsortenvarianten Ein Text kann sich als Referenzmaterial für das Erstellen eines neuen Texts eignen, wenn er den gleichen Kommunikationsgegenstand hat, jedoch einer anderen Textsortenvariante angehört. Als Textsortenvariante werden die verschiedenen Subtypen einer Textsorte bezeichnet (z.b. Betriebsanleitung, Referenzhandbuch und Tutorial als verschiedene Subtypen von Anleitung ). Die Modifikationen auf der Ausdrucksebene umfassen strukturelle und lexikalische Veränderungen und hängen von den verschiedenen Textsortenkonventionen in Quell- und Zielsprache ab. Beispiele: eine Übung zum Thema Personalverwaltung in einem SAP-Tutorial und ein Abschnitt zum selben Thema in einer Online-Hilfe ein Kapitel über ein bestimmtes Thema in einem Benutzerhandbuch und das entsprechende Kapitel in einem Referenzhandbuch 3.5 Texte mit veränderter Funktion Ein Text kann sich als Referenzmaterial für das Erstellen eines neuen Texts eignen, wenn er den gleichen Kommunikationsgegenstand und die gleiche Zielgruppe hat, jedoch eine andere Funktion erfüllt (z.b. Betriebsanleitung (vorwiegend instruktiv) und Marketingbroschüre (vorwiegend deskriptiv und persuasiv)). Strukturelle und lexikalische Modifikationen auf der Ausdrucksebene sind in erster Linie durch die unterschiedlichen Textfunktionen und -sorten und die entsprechenden Konventionen in Quell- und Zielsprache bedingt. Beispiel: eine Online-Hilfe und eine Marketingbroschüre für die Kundenbeziehungsmanagement- Software mysap TM CRM. 3.6 Texte für ähnliche Empfängerkreise Ein Text kann sich als Referenzmaterial für das Erstellen eines neuen Texts eignen, wenn er den gleichen Kommunikationsgegenstand hat, sich jedoch an eine andere Empfängergruppe richtet. Dieser Unterschied sollte allerdings nicht die Sprachebene (Experte Laie, Experte Experte usw.) betreffen, sondern lediglich die Branchen, Industriezweige und Bereiche, denen die Empfänger angehören. Strukturelle und lexikalische Änderungen im Quelltext, die durch unterschiedliche Empfängergruppen bedingt sind, spiegeln sich auch im von den Lernenden zu erstellenden Zieltext in Modifikationen auf der Ausdrucksebene. 10

12 Beispiel: Produktbroschüren zu mysap TM für den Anlagenbau und für die Raumfahrtindustrie 3.7 Texte von verschiedenen Sendern In einigen Fällen kann sich ein Text auch als Referenzmaterial für das Erstellen eines neuen Texts eignen, wenn er von einem anderen Sender verfasst wurde und die gleiche Art von Kommunikationsgegenstand behandelt. Dabei sollten sich die Texte allerdings sowohl in Bezug auf die unternehmensspezifischen Stile der Sender als auch auf den individuellen Stil des Verfassers nur geringfügig unterscheiden. Wahrscheinlich ist dieses Szenario nur dann realistisch, wenn beide Texte vom gleichen Verfasser geschrieben wurden. Strukturelle und lexikalische Änderungen im Quelltext, die durch Unterschiede in den Kommunikationsgegenständen bedingt sind, führen auch im von den Lernenden zu erstellenden Zieltext zu Modifikationen auf der Ausdrucksebene. Beispiele: ein Benutzerhandbuch für ein Handy von Nokia und ein Benutzerhandbuch für ein Handy von Siemens 4 Dateiformate für die Nutzung von TM-Werkzeugen Kommerzielle TM-Werkzeuge unterstützen eine Reihe von Dateiformaten, von reinem Text (ASCII, ANSI, UNICODE) über Formate von Büroanwendungen (in erster Linie MS Office) und Desktop-Publishing-Formate (z.b. FrameMaker (MIF), Interleaf-ASCII, InDesign, Pagemaker, QuarkXPress, Ventura Publisher) bis hin zu Benutzerschnittstellen von Softwareprogrammen (Ressourcendateien (RC-Dateien), ausführbare Programmdateien (EXE-Dateien) und Dynamic Link Libraries (DLL-Dateien)). Für letztgenannte werden jedoch auf dem Markt spezielle Softwarelokalisierungswerkzeuge, wie z.b. Catalyst (Alchemy Software Development Ltd., Dublin) oder Passolo (Pass Engineering GmbH, Bonn), angeboten. Natürlich kann ein Korpus von Textmaterialien für die Ausbildung mit TM-Werkzeugen keinesfalls die große Anzahl an Dateiformaten abdecken, die von den verfügbaren Produkten unterstützt werden. Es scheint daher sinnvoller, zwischen verschiedenen Formatklassen zu unterscheiden und aus jeder Klasse einige Formate auszuwählen. Damit die Lernenden mit den wichtigsten Formaten vertraut werden, sollte die Auswahl der Klassen und Formate mit Hinblick auf ihre Relevanz für den Übersetzungsmarkt erfolgen. Im Folgenden sollen vier Hauptklassen von Dateiformaten unterschieden werden: Büroanwendungen (Textverarbeitung, Tabellenkalkulation, Präsentationsgrafik) Web-Formate Online-Hilfen Desktop-Publishing-Formate (DTP). 11

13 Aus den in Höcker (2003) dargestellten Umfrageergebnissen geht hervor, dass Formate von Büroanwendungen (.doc,.rtf,.xls,.ppt) und Webformate (.html) die wichtigste Rolle auf dem Markt für freiberufliche Übersetzer spielen, wohingegen DTP-Formate von geringerer Bedeutung sind. 97% der Antwortenden gaben an, dass das häufigste Dateiformat, mit dem sie arbeiten,.doc (MS Word) sei, gefolgt von.rtf (Rich Text Format) mit 78%,.xls (MS Excel) mit 66%,.ppt (MS PowerPoint) mit 45% und.html (Hypertext Markup Language) mit 46%. Zudem erwähnten 33% der Antwortenden Dateien, die mit TM-Werkzeugen erstellt wurden. Der Anteil von DTP-Formaten ist deutlich geringer: PageMaker 13%, FrameMaker 12%, QuarkXPress 7%, Interleaf 5%. Ihre eigentliche Relevanz dürfte jedoch um einiges größer sein, da Dateien, die mit TM-Werkzeugen erstellt wurden, aus jeglicher Art von Quelltextformaten entstanden sein können, und insbesondere DTP-Formate vor dem Versand zum Übersetzer häufig bereits für die Übersetzung mit TM-Systemen aufbereitet, d.h. in das TM-eigene Format konvertiert werden. Die folgende Liste enthält Beispiele für econtent-formate, die zur Veranschaulichung der Arbeit mit TM-Werkzeugen herangezogen und als Grundlage für Übungen dienen können: Büroanwendungen: Textverarbeitungsprogramme: MS Word (.doc,.rtf) Tabellenkalkulationsprogramme: MS Excel (.xls) Präsentationsprogramme: MS PowerPoint (.ppt) Web-Formate: Hypertext Markup Language (HTML) Extensible Markup Language (XML) Anmerkung: Um das Arbeiten mit XML-Dateien zu erleichtern, sollten diese zusammen mit den entsprechenden Dokumenttypdefinitionen (DTD-Dateien) zur Verfügung gestellt werden. TM-Werkzeuge nutzen die Dokumenttypdefinitionen üblicherweise dazu, das Erkennen von XML-Tags zu beschleunigen. Diese müssen ansonsten vom Nutzer manuell angegeben werden. Das Erkennen von Tags ist notwendig, um sie vor versehentlichem Löschen oder Überschreiben zu schützen und um den Quelltext in Übersetzungseinheiten einzuteilen. Hilfe-Dateiformate WinHelp (.rtf-quelldateien) HTML Help (.html-quelldateien) DTP-Formate: FrameMaker (original und exportiert als.mif) FrameMaker eignet sich am besten als Beispiel für DTP-Formate, da die Bearbeitung von QuarkXpress-, PageMaker- und InDesign-Dateien sehr stark vom jeweiligen TM-Werkzeug abhängt. Bei der Auswahl von Textmaterial für fortgeschrittene Lehr-/Lernszenarien ist besonders darauf zu achten, dass in dem Material auch komplexe Elemente wie Tabellen, Grafiken, Indexlisten und -einträge, Fußnoten, Überschriften, Fußzeilen usw. enthalten sind, da diese Elemente beim Import in und beim Export aus einer TM-Anwendung Probleme bereiten können. Tabellen und Diagramme, die normalerweise nicht einfach sequenziell gelesen werden, können Übersetzungsschwierigkeiten bereiten, wenn der Editor des TM-Werkzeugs die Elemente so darstellt, dass deren Struktur und Anordnung im Originaldokument für den Übersetzer nicht ohne Weiteres zu erkennen ist. 12

14 5 Die Untersuchung von Texten auf externe und interne Wiederholungen und Ähnlichkeiten Um den potentiellen Nutzen eines TMs abschätzen zu können, sollte bei der Auswahl von Textmaterial für die Arbeit mit TM-Werkzeugen die Anzahl der Exact Matches und der (verschiedenen Stufen von) Fuzzy Matches innerhalb eines Textes bzw. zwischen einem Text und beliebigem Referenzmaterial bestimmt werden. TM-Werkzeuge verfügen für diese Aufgabe üblicherweise über eine Statistikfunktion, die einen Überblick über die Matches zwischen einem Text und einem Referenz-TM liefert (externe Wiederholungen und Ähnlichkeiten). Im Hinblick auf interne Wiederholungen und Ähnlichkeiten, kann durch diese Funktion jedoch nur die Anzahl der Wiederholungen ( Exact Matches ) in einem Text angegeben werden, nicht aber die Menge der Fuzzy Matches. In den folgenden Abschnitten soll erläutert werden, wie sich die Statistikfunktion eines TM- Werkzeugs so nutzen lässt, dass die Eignung eines bestimmten Texts für die Erstellung von Lehr-/Lernmaterialien im Bereich econtent-lokalisierung eingeschätzt werden kann. 5.1 Analyse von externen Wiederholungen und Ähnlichkeiten Beim Vergleich eines Dokuments mit beliebigem Referenzmaterial können zwei Situationen unterschieden werden: entweder das Referenzmaterial liegt in Form einer TM-Datenbank vor oder es besteht aus separaten quell- und zielsprachlichen Dokumenten. a) Referenzmaterial in Form einer TM-Datenbank Wenn das Referenzmaterial in Form einer TM-Datenbank vorliegt, kann die Statistikfunktion eines TM-Werkzeugs direkt auf den ausgewählten Text angewandt werden. Die Analyse liefert ausreichend Informationen für eine grobe Einschätzung der Eignung des ausgewählten Texts und des Referenz-TM. b) Referenzmaterial in Form von separaten Dokumenten Wenn das Referenzmaterial nur in Form von verschiedenen quell- und zielsprachlichen Dokumenten vorliegt, müssen diese Dokumente zunächst mithilfe der Alignment-Funktion eines TM-Werkzeugs aligniert werden. Das Resultat kann dann im Anschluss im erforderlichen TM-Format gespeichert und in eine leere TM-Datenbank importiert werden. Um den Alignment-Prozess zu beschleunigen, kann anstelle der zielsprachlichen Datei(en) eine Kopie der quellsprachlichen Datei(en) benutzt werden. Diese Pseudo-Übersetzung erleichtert das Alignment, da es auf diese Weise nur zu 1:1-Entsprechungen kommen kann (d.h. jedes Quellsegment entspricht genau einem Zielsegment). Nachdem die alignierten Segmente in eine TM-Datenbank importiert wurden, kann die Statistikfunktion des TM-Systems angewandt werden, um einen groben Überblick über das Ausmaß an Wiederholungen und Ähnlichkeiten zwischen dem zu übersetzenden Text und dem Referenzmaterial zu erhalten. 13

15 5.2 Analyse von internen Wiederholungen und Ähnlichkeiten Auch wenn die Statistikfunktionen von kommerziellen TM-Werkzeugen nicht in der Lage sind, die Anzahl von Fuzzy Matches innerhalb eines Texts zu bestimmen, können sie durchaus hilfreich sein, wenn man grobe statistische Informationen zu den internen Ähnlichkeiten in vergleichsweise langen Texten erhalten möchte. Bei langen Texten kann es hilfreich sein, nur einen Teil des Textes herauszuziehen, um diesen als Referenzmaterial für den Rest des Texts zu nutzen. So könnte zum Beispiel die erste Hälfte eines Texts in ein separates Referenzmaterial-Dokument kopiert und im Quelltext gelöscht werden. Ein Kopie des Referenzmaterial-Dokuments könnte als Pseudoübersetzung genutzt und mit dem Referenzmaterial-Dokument aligniert werden, um eine TM- Datenbank zu erstellen. Die zweite Hälfte des Originaltexts kann dann mithilfe der Statistikfunktion mit dem TM verglichen werden. 6 Hinweise zu Kontextinformationen In der Translationswissenschaft ist man sich weitestgehend einig, dass ein Übersetzungsauftrag Informationen zum weiteren Kontext des zu übersetzenden Materials enthalten sollte. Das trifft vor allem auf Material zu, das alleine keinen eigenständigen Text darstellt, sondern nur zusammen mit anderen Informationen aussagekräftig ist. Zu den typischen Beispielen für solches nicht-selbständiges Textmaterial gehören Präsentationsgrafiken (PowerPoint-Präsentationen), die bei Vorträgen oder Vorlesungen als Hilfsmaterial dienen, sowie Listen und Kurztexte, die aus einzelnen Sätzen, Phrasen oder Termini zusammengesetzt sind, wie z.b. die leidigen String-Tabellen (string tables) bei der Übersetzung von Softwarebedienungsoberflächen. Falls nicht unmittelbar aus dem Lehr-/Lernmaterial selbst ersichtlich, sollten zumindest Informationen zu den folgenden Punkten bereitgestellt werden: Sender: Wer ist der Sender des Texts (im Gegensatz zum eigentlichen Autor)? Empfänger: Wer ist der Empfänger/die Empfängergruppe des Texts? Funktion: Was soll mit dem Text erreicht werden? Inhalt: Was ist das Hauptthema des Texts? Präsuppositionen: Welche anderen Texte/Dokumente sind erforderlich, um das Dokument vollständig zu verstehen? Danksagung Dieser Text wurde im Rahmen des Projekts ecolore ( verfasst. Der Autor möchte allen Beteiligten für die hilfreichen Kommentare danken. Besonderer Dank gilt Martin Thomas für die stilistische Überarbeitung des englischen Originals und für die hilfreichen Vorschläge zur strukturellen Optimierung sowie Christian Kriele für die Übertragung ins Deutsche. 14

16 7 Literatur Höcker, Mary (2003): ecolore Translation Memory Survey Berlin: Bundesverband der Dolmetscher und Übersetzer e.v. (BDÜ). URL: Cross, Graham; McKenna, Sheryl; Smith, Jane (2002): Survey of the UK Translation Market. Salford: Regional Language Network Northwest (in Zusammenarbeit mit dem Institute of Translation and Interpreting (ITI)). URL: publications/survey%20results.pdf, 24/04/03 Heyn, Matthias (1996): Present and Future Needs in the CAT-World. LISA The Localisation Industry Standards Association Forum Newsletter vol. V, No. 3, URL: LISA (2002): LISA 2002 Translation Memory Survey: Translation Memory and Translation Memory Standards. Genf: The Localization Industry Standards Association (LISA). URL: OTELO (1996): Open Translation Environment for Localization. OTELO User Requirements. Technical Report: LE-2703, Deliverable D-2, Workpackage 2 (final version) Schmitt, Peter A. (1990a): Die Berufspraxis der Übersetzer: Eine Umfrageanalyse. Mitteilungsblatt für Übersetzer und Dolmetscher. Berichtssonderheft des Bundesverbandes der Dolmetscher und Übersetzer e.v. Schmitt, Peter A. (1990b): Was übersetzen Übersetzer? Eine Umfrage. Lebende Sprachen 3/1990, Schmitt, Peter A. (1993): Der Translationsbedarf in Deutschland: Ergebnisse einer Umfrage. Mitteilungsblatt für Übersetzer und Dolmetscher 39 (1993), Nr. 5, Glossar der wichtigsten Termini Alignment Beim Alignment wird ein Quelltext mit seiner Übersetzung verglichen. Dabei werden einander entsprechende Segmente in Quell- und Zieltext identifiziert und zu Übersetzungseinheiten kombiniert, die dann in ein Translation Memory importiert werden können. Kommerzielle Alignment-Werkzeuge arbeiten auf Satzebene (im Gegensatz zum Alignment unterhalb der Satzebene). econtent-lokalisierung Die Übersetzung und kulturelle Anpassung digitaler Informationen an lokale Märkte. Exact Match Zeichengenaue Entsprechung eines zu übersetzenden Segments des Quelltexts mit einem quellsprachlichen Segment im Translation Memory. Siehe auch: Fuzzy Match. Externe Wiederholungen und Ähnlichkeiten Wiederholung von identischen Segmenten und Verwendung von ähnlichen Segmenten zwischen einem oder mehreren quellsprachlichen zu übersetzenden Texten und a) einem oder mehreren quellsprachlichen Texten, deren Übersetzungen wieder verwendet werden können b) der quellsprachlichen Seite einer entsprechenden TM- Datenbank 15

17 Fachgebiet Ein Wissensgebiet, dem ein Text zugeordnet wird. Fuzzy Match Alle Treffer, die beim Vergleich eines zu übersetzenden Segments des Quelltexts mit einem Translation Memory im Übersetzungsspeicher gefunden werden und kein Exact Match sind. Interne Wiederholungen und Ähnlichkeiten Wiederholung von identischen Segmenten und Verwendung von ähnlichen Segmenten innerhalb eines quellprachlichen Dokuments. Referenztext-Szenario ( reference material scenario ) In einem Referenztext-Szenario erfolgt die Übersetzung mithilfe einer TM-Datenbank, die mit bereits übersetztem, mit dem Übersetzungsauftrag verwandten Material gefüllt wurde (z.b. die Vorgängerversion eines Quelltexts und seine Übersetzung). In einem Referenztext-Szenario sollte ein ausreichendes Maß an externen Wiederholungen und Ähnlichkeiten zwischen dem jeweiligen zu übersetzenden Text und dem in der TM-Datenbank enthaltenen Referenzmaterial vorhanden sein. Siehe auch: Szenario ohne Referenztexte ( from-scratch scenario ) Szenario ohne Referenztexte ( from-scratch scenario ) In einem Szenario ohne Referenztexte wird die Übersetzung mit einer leeren TM-Datenbank begonnen, d.h. es gibt kein bereits übersetztes Referenzmaterial. Aus diesem Grund sollte in den Texten ein ausreichendes Ausmaß an internen Wiederholungen und Ähnlichkeiten vorhanden sein. Siehe auch: Referenztext-Szenario ( reference material scenario ) Textsorte Klasse eines Texts (z.b. Abstract, Zeitungsbericht, Unterhaltungsliteratur, Kommentar) mit spezifischen Merkmalen bezüglich Stil, Satzbau, Terminologie usw. 16