Per Mausklick zur perfekten Übersetzung? Die Grenzen von Google Translate und Co.
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- Susanne Baum
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1 Per Mausklick zur perfekten Übersetzung? Die Grenzen von Google Translate und Co. 14. November 2018 #EUHaus #UNIVERSITAS_AUT Dagmar Jenner, Präsidentin UNIVERSITAS Austria, Berufsverband für Dolmetschen und Übersetzen
2 Das Spannungsfeld Muttersprache Mehrsprachigkeit/ Lingua Franca Maschinelle Übersetzung Humanübersetzung
3 Zukunft?
4 Muttersprache
5 Am besten in der Muttersprache!
6
7 Mehrsprachigkeit
8 Fluch oder Segen? Quelle: europeana.eu/kunsthistorisches Museum Wien
9 Gemeinsamer Nenner?
10 Englisch als Lingua Franca
11 Die Sprache der Apokalypse
12 Everybody can English?
13 Everybody can English?
14
15 Auch Mehrsprachige brauchen manchmal Übersetzungen und Dolmetschungen!
16 Mensch gegen Maschine?
17 Maschinelle Übersetzung: status quo Seit Beginn des PCs Übersetzung als der Heilige Gral Lange kein Fortschritt; Sprache zu komplex Babelfish (gruselige Ergebnisse + großer Hype) Seit ca. 10 Jahren: massive Investitionen seitens Microsoft, Google, Facebook in maschinelle Übersetzung Abschied von Babel?
18 Frühe Arten maschineller Übersetzung Regelbasierte maschinelle Übersetzung Statistische maschinelle Übersetzung Neuronale maschinelle Übersetzung
19 Maschinell übersetzt
20
21 Der letzte Schrei + Medienhype Neuronale maschinelle Übersetzung DeepL Google Translate
22 Zu viele Hunde Quelle: Carola F. Berger, ATA-Konferenz 2018
23 Viel zu viele Hunde Quelle: Carola F. Berger, ATA-Konferenz 2018
24 Wie gut ist neuronale maschinelle Übersetzung? Meistens besser als schlechte Humanübersetzung Jubelmeldungen stark verfrüht (etwa von Microsoft) Extrem viel Forschung und Investitionen (Facebook, Microsoft, Google) Neuronale Netzwerke ganz am Anfang der Entwicklung
25 Öffentlich rezipierte Erfolge der neuronalen maschinellen Übersetzung Noch zu lösende Probleme
26 EU Council Presidency Translator
27 Intelligent nutzen!
28 Probleme der maschinellen Übersetzung
29 Garbage in, garbage out
30
31
32 Nur wenige Sprachpaare DeepL: Deutsch Englisch Französisch Spanisch Niederländisch Italienisch Polnisch
33 Die Maschine zweifelt nicht?
34 Keine Rücksprache
35 Rassistischer/sexistischer Bias
36 Fingerspitzengefühl: leider nein
37 Maschinen sind nicht kreativ
38
39
40 Menschen können denken, Maschinen nicht
41 Problem Datenschutz
42 Auswirkungen auf den Berufsstand?
43 Keine gute Strategie
44 Zum eigenen Vorteil nützen Maschinelle Übersetzung zur Vorübersetzung und Erhöhung der eigenen Produktivität Spezialisierung auf Fachgebiete als Wettbewerbsfaktor Weniger tippen Spaßfaktor!
45 Mensch gegen Maschine?
46 Beim Übersetzen: Mensch mit Maschine!
47 Maschinelle Übersetzung erwünscht! Hochstandardisierte Texte Texte mit eingeschränkter Terminologie: Wetterberichte etc. Mühsame Texte: Tweets von PolitikerInnen etc. Texte in Katastrophenfällen
48 Was können HumanübersetzerInnen besser? Kontext verstehen Beratung/Rücksprache Persönliche Beziehung aufbauen Kulturelles Wissen einbringen Kreativität Zwischen den Zeilen lesen Denken!
49 Was es braucht: Ein differenziertes Narrativ über maschinelle Übersetzung
50 Allianz aus Wissenschaft Politik Seriöse Medien Berufsverbänden Wirtschaftskammer Ausbildungsstätten
51 Zukunft The best way to predict the future is to shape it.
52 Kontakt Dagmar Jenner 0664/ Twitter: UNIVERSITAS_AUT Deutsch_Profi
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