Das maschinelle \u00dcbersetzungstool DeepL begeistert mit Geschwindigkeit und fl\u00fcssigen \u00dcbersetzungen und damit einhergehend nat\u00fcrlich mit geringen Kosten. Aber Achtung: Die Probleme, und insbesondere die Fehler, die dieses und andere Tools generieren, werden erst auf den 2. Blick und oft nur Fachleuten deutlich.<\/p>\n
Nachfolgend ein paar Fehler, die mir in meinem Alltag bei der maschinellen \u00dcbersetzung mit DeepL begegnet sind. Dieser \u00dcberblick ist nur ein beispielhafter Auszug und sicher nicht abschlie\u00dfend und k\u00f6nnte f\u00fcr andere M\u00dc-Tools ebenfalls gelten.<\/p>\n
OK, jetzt kann man nat\u00fcrlich einwenden, dass es sich hier ja auch schon um einen ganz sch\u00f6n speziellen Begriff handelt. Aber was hilft das, wenn die \u00dcbersetzung falsch ist und es erstmal keiner merkt?!<\/p>\n
Die Begriffe, die DeepL dann ausgibt, werden nicht einheitlich verwendet. So wird income<\/em> <\/strong>im gleichen Dokument mal als Ertrag<\/em><\/strong>, dann wieder als Einkommen<\/em> <\/strong>\u00fcbersetzt. Der beneficiary<\/em><\/strong> wird mal als Beg\u00fcnstigter<\/em> <\/strong>und mal als Nutznie\u00dfer<\/em> <\/strong>\u00fcbersetzt. Und selbst Trust<\/em> <\/strong>wird in der Trust-Urkunde mal als Trust<\/em><\/strong>, dann aber wieder als Vertrauen<\/em> <\/strong>\u00fcbersetzt.<\/p>\n Und testen Sie den gleichen Text bei DeepL mal morgens und mal abends \u2013 die Ergebnisse k\u00f6nnen sich durchaus unterscheiden, und zwar nicht aufgrund eines Lerneffekts.<\/p>\n Aus einem Bachelor-Zeugnis: WF IN<\/em><\/strong>. Ein qualifizierter Fach\u00fcbersetzer recherchiert die Abk\u00fcrzung im richtigen Kontext und \u00fcbersetzt sie oder erkl\u00e4rt sie in Klammern oder mit Fu\u00dfnote. DeepL l\u00e4sst sie einfach stehen, so dass der Empf\u00e4nger nicht erf\u00e4hrt, dass es sich um ein Interdisziplin\u00e4res Wahlfach<\/em><\/strong> handelt.<\/p>\n Ebenfalls vorgekommen: DeepL kennt ein Wort nicht und l\u00e4sst es einfach un\u00fcbersetzt stehen.<\/p>\n V\u00f6llig aufgeschmissen ist DeepL bei der Satzstellung spanischer Notarurkunden, die zugegebenerma\u00dfen recht eigen ist. Bei der spanischen Beurkundungsformel steht das Best\u00e4tigungsverb Doy fe<\/em><\/strong> ganz am Schluss, muss aber in der \u00dcbersetzung an den Satzanfang gestellt werden. Das klappt gar nicht; die Folge ist ein v\u00f6llig zusammenhangloser, wirrer Satz.<\/p>\n Der Satz aus einer Bachelorurkunde Die Pr\u00fcfung erfolgte gem\u00e4\u00df der Bachelorpr\u00fcfungs\u00adordnung [\u2026] vom 3. <\/em>Juli 2012 [\u2026] <\/em><\/strong>wurde von DeepL wie folgt \u00fcbersetzt: The test was carried out in accordance with the bachelor examination regulations [\u2026] on July 3, 2012 [\u2026]<\/em><\/strong>. Ganz abgesehen davon, dass Pr\u00fcfung hier einmal mit test<\/em> <\/strong>und einmal mit examination<\/strong> <\/em>\u00fcbersetzt wurde, ist der Satz auch falsch, da sich das Datum 3. Juli 2012 im Ausgangstext auf die Pr\u00fcfungsordnung bezieht, laut \u00dcbersetzung aber die Pr\u00fcfung selbst am 3. Juli 2012 stattgefunden hat.<\/p>\n Sogenannte Doublets und Triplets \u2013 also Wendungen, bei denen ein Begriff im Deutschen durch zwei oder mehrere Begriffe im Englischen wiedergegeben wird, werden Wort f\u00fcr Wort \u00fcbersetzt. Ein typischer Fall ist die Wendung right, title and interest<\/em><\/strong>, drei verschiedene Begriffe, die im Deutschen einfach durch den Begriff Recht<\/em> <\/strong>wiedergegeben werden. Im Deutschen zitieren wir Gesetze mit dem Paragraphen-Zeichen (\u00a7<\/strong><\/em>). Das ist im Englischen und Spanischen weitgehend unbekannt. Im Englischen wird der deutsche Paragraph<\/em> <\/strong>mit Section<\/strong> <\/em>\u00fcbersetzt, im Spanischen mit art\u00edculo<\/em><\/strong> bzw. art.<\/em><\/strong> DeepL l\u00e4sst \u00fcblicherweise im fremdsprachlichen Text \u00a7<\/em><\/strong> stehen \u2013 der Empf\u00e4nger kann im Zweifelsfall mit der Angabe nichts anfangen.<\/p>\n In einem Zeugnis hat DeepL die Noten als Zahlen eingesetzt, aber keine Erl\u00e4uterung zur Notenskala im Schulsystem des entsprechenden Landes erg\u00e4nzt, so dass die \u00dcbersetzung ihren Bestimmungszweck nicht erf\u00fcllen wird, weil das Zeugnis im Zweifelsfall so nicht anerkannt wird. Ein ganz wichtiger Punkt, nicht erst seit der DSGVO: Die Datensicherheit muss gew\u00e4hrleistet sein. Aber genau das ist der Knackpunkt.<\/p>\n Zwar wirbt die Bezahlversion von DeepL damit, dass die Texte sofort nach der \u00dcbersetzung wieder gel\u00f6scht werden. Aber auf dem Weg vom eigenen Rechner zum DeepL-Server und auf dem Weg der \u00dcbersetzung zur\u00fcck zum eigenen Rechner sind die Texte nur so sicher, wie bei einer unverschl\u00fcsselten E-Mail-\u00dcbertragung.<\/p>\n Und wer m\u00f6chte schon seine vertraulichen Dokumente, im schlimmsten Fall einschlie\u00dflich seiner personenbezogenen Daten, f\u00fcr alle frei zug\u00e4nglich im Internet wiederfinden?<\/p>\n Daher sollte man sich genau \u00fcberlegen, f\u00fcr welche Texte man die M\u00dc bedenkenlos nutzen kann, und die Dokumente dann vor dem \u00dcbersetzungsdurchgang unbedingt anonymisieren \u2013 auch wenn das bei einem 25-seitigen Dokument ganz sch\u00f6n aufwendig sein kann.<\/p>\n DeepL kann sehr hilfreich sein, um Texte zu reinen Informationszwecken schnell zu \u00fcbersetzen oder die Flut allgemeinsprachlicher Texte zu bew\u00e4ltigen. Fachspezifische Texte sollten Sie aber auf jeden Fall von einem qualifizierten Fach\u00fcbersetzer \u00fcbersetzen oder zumindest lektorieren lassen, denn nur der erkennt, ob die \u00dcbersetzung wirklich so gut ist, wie sie auf den ersten Blick zu sein scheint.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Das maschinelle \u00dcbersetzungstool DeepL begeistert mit Geschwindigkeit und fl\u00fcssigen \u00dcbersetzungen und damit einhergehend nat\u00fcrlich mit geringen Kosten. Aber Achtung: Die Probleme, und insbesondere die Fehler, die dieses und andere Tools generieren, werden erst auf den 2. 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Keine \u00dcbersetzung<\/strong><\/h2>\n
Satzstellung<\/strong><\/h2>\n
Falsche Satzanbindung<\/strong><\/h2>\n
Doublets und Triplets<\/strong><\/h2>\n
\nDeepL kann nicht unterscheiden, wann es sich um Doublets oder Triplets und damit um Redundanzen, also \u00fcberfl\u00fcssige Begriffe, handelt, und wann es tats\u00e4chlich einen Unterschied gibt. Also \u00fcbersetzt DeepL alle 3 oben genannten Begriffe auf Biegen und Brechen \u2013 entweder mit Recht, Titel und Zinsen<\/em><\/strong> oder mit Recht, Titel und Interessen<\/em><\/strong>. Wenn Sie die \u00dcbersetzung aber einem rechtskundigen Empf\u00e4nger vorlegen, erkennt der sehr wohl, dass der „\u00dcbersetzer“ kein Hintergrundwissen besitzt.<\/p>\nParagraphenzeichen<\/strong><\/h2>\n
Fehlende Erg\u00e4nzungen<\/strong><\/h2>\n
\nEin Fach\u00fcbersetzer w\u00fcrde die Notenskala des entsprechenden Landes recherchieren und eine Fu\u00dfnote dazu einf\u00fcgen.<\/p>\nDatensicherheit<\/strong><\/h2>\n
Fazit<\/strong><\/h2>\n