KI-Übersetzungen bewältigen viele alltägliche Sätze erstaunlich gut, das bedeutet aber nicht, dass sie stets die grammatikalischen Regeln jeder Sprache befolgen. Einige der schwierigsten Fehler betreffen nicht etwa ungeschickte Formulierungen oder den Tonfall. Sie treten auf, wenn die Zielsprache aufgrund von Numerus, Genus, Kontext oder der Beziehung zwischen Sprecher und Leser eine bestimmte grammatikalische Form erfordert.
Diese Sonderfälle werden besonders auf mehrsprachigen Websites, wo kurze UI-Texte und dynamische Inhalte Übersetzungsmaschinen oft nur wenig Kontext bieten. Von russischen Pluralformen über die französische Genusübereinstimmung bis hin zu formellen Pronomen – diese Regeln können eine ansonsten korrekte Übersetzung plötzlich maschinell erscheinen lassen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wo diese Fehler auftreten und wie Sie sie beheben können.
Pluralisierungsfehler in der KI-Übersetzung
Die Pluralbildung im Englischen erscheint einfach: Man hängt an die meisten Substantive ein „s“ an, wenn die Anzahl von eins auf mehr als eins steigt. Viele Sprachen verwenden jedoch komplexere Systeme, in denen die Anzahl selbst die Substantivform bestimmt. Dies stellt eine strukturelle Herausforderung für die KI-Übersetzung dar, insbesondere wenn Websites dynamische Variablen verwenden.
Wie sich die Pluralregeln in verschiedenen Sprachen unterscheiden
Nicht in jeder Sprache wird Pluralbildung als einfache Unterscheidung zwischen Singular und Plural behandelt. Je nach Sprache kann sich die Form eines Nomens entsprechend der genauen Anzahl ändern, während manche Sprachen auch eine eigene Form für zwei Elemente kennen.
Beispielsweise kann dieselbe grundlegende UI-Nachricht eine ganz unterschiedliche grammatikalische Logik erfordern:
- Englisch: 1 Artikel / 2 Artikel
- Russisch: Substantive verändern sich je nach Zahl.
- Arabisch: Singular-, Dual- und Pluralformen können erforderlich sein.
Dies ist bei der Übersetzung dynamischer Inhalte von Bedeutung. Eine Übersetzungsmaschine kann nicht einfach das englische Muster übernehmen und das Substantiv durch sein Äquivalent in einer anderen Sprache ersetzen. Sie muss die Zahl und den grammatikalischen Kontext berücksichtigen, die die korrekte Form in der Zielsprache bestimmen.
Bei einer mehrsprachigen E-Commerce-Website sollte beispielsweise eine Warenkorbnachricht nicht nur eine einzige Übersetzung für „Artikel“ speichern. Das System benötigt möglicherweise unterschiedliche Formulare, je nachdem, ob der Warenkorb ein, zwei oder mehrere Produkte enthält.
Russische Pluralformen und zahlenbasierte Regeln
Russisch ist ein gutes Beispiel dafür, warum die automatische Übersetzung von Zahlengrammatiken schwierig sein kann. Substantive können je nach nachfolgender Zahl unterschiedliche Formen annehmen. Ein vereinfachtes Beispiel mit dem Wort für „Produkt“ lautet:
- 1 товар
- 2 товара
- 5 товаров
Entscheidend ist, dass sich das Substantiv selbst mit der Anzahl ändert. Dies unterscheidet sich vom Englischen, wo die grundlegende Unterscheidung üblicherweise zwischen einem und zwei Produkten besteht.
Stellen Sie sich einen Warenkorb in einem Onlineshop vor, der die Anzahl der Produkte dynamisch anzeigt. Das Übersetzungssystem muss wissen, ob {count} gleich 1 ist, in einen bestimmten Zahlenbereich fällt oder eine andere grammatikalische Form erfordert. Ein ähnliches Problem kann bei Suchergebnissen auftreten:
- 1 Produkt gefunden
- 2 Produkte gefunden
- 5 Produkte gefunden
Wird die Übersetzung erstellt, ohne die Numerusregeln der Zielsprache anzuwenden, kann das Nomen in der falschen Form bleiben, obwohl die dem Benutzer angezeigte Zahl korrekt ist.
Arabische Plural- und Dualformen
Das Arabische bringt eine weitere Komplexitätsebene mit sich, da es zwischen Singular, Dual und Plural unterscheidet. Im Englischen wird der Unterschied zwischen einem und mehreren Elementen im Allgemeinen ausgedrückt, während im Arabischen für genau zwei Elemente eine spezifische grammatikalische Form verwendet werden kann. Für eine Benutzeroberfläche, die die Anzahl von Elementen anzeigt, könnte die Logik daher wie folgt aussehen:
- 1 Artikel > Singular
- 2 Artikel > dual
- 3 oder mehr Artikel > Plural
Diese Unterscheidung ist für dynamische Website-Inhalte wichtig. Eine Zeichenkette wie „Sie haben {count} Elemente“ enthält eine Variable, deren Wert die grammatikalische Form der Übersetzung direkt beeinflussen kann.
Wenn die Übersetzungsmaschine {count} lediglich als eine in einen übersetzten Satz eingefügte Zahl interpretiert, kann sie die grammatikalische Beziehung zwischen Zahl und Nomen übersehen. Das Ergebnis mag zwar verständlich sein, ist aber strukturell fehlerhaft.
Pluralisierungsfehler in dynamischen UI-Zeichenketten
Dynamische UI-Strings sind besonders anfällig, da ihre endgültige Bedeutung von Werten abhängt, die erst nach der Übersetzung eingefügt werden. Gängige Beispiele sind Warenkorbanzahlen, Suchergebnisse, Benachrichtigungen, Kommentare, Downloads und Dashboard-Statistiken. Betrachten wir eine einfache englische Nachricht:
- Sie haben 1 Artikel
- Sie haben 2 Artikel
- Sie haben 5 Artikel
Im Englischen ist die grammatikalische Änderung relativ einfach. In Sprachen mit mehreren Pluralformen kann jedoch jede Form eine andere erfordern.
Das Problem liegt daher nicht zwangsläufig in der Übersetzungsqualität. Die Übersetzung kann als Satz durchaus verständlich sein, aber bei einer Änderung der Variablen fehlerhaft werden. Eine mehrsprachige Website muss die grammatikalische Beziehung zwischen dem dynamischen Wert und dem übersetzten Text erhalten.
Deshalb reicht es nicht immer aus, nur die sichtbaren Wörter zu übersetzen. Dynamische Inhalte benötigen eine Übersetzungslogik, die versteht, wie Variablen mit der Grammatik der Zielsprache interagieren.
Grammatikalische Genusfehler in KI-Übersetzungen
Das grammatische Geschlecht stellt eine weitere strukturelle Herausforderung dar. In Sprachen, die Substantive in maskuline, feminine oder manchmal andere grammatische Kategorien einteilen, kann das Geschlecht eines Substantivs mehrere Wörter in seiner Umgebung beeinflussen.
Wie das grammatische Geschlecht die Übersetzung beeinflusst
Das grammatische Geschlecht beschränkt sich nicht allein auf die Kennzeichnung eines Substantivs als männlich oder weiblich. Es kann die grammatische Kongruenz beeinflussen, was bedeutet, dass verwandte Artikel, Adjektive, Pronomen oder andere Wörter gegebenenfalls angepasst werden müssen. Vereinfacht dargestellt sieht das folgendermaßen aus:
noun → article → adjective
Wählt die Übersetzungsmaschine das falsche Genus für das Substantiv, kann sich der Fehler auf den Rest des Satzes ausweiten. Anstatt nur eines falschen Wortes kann der gesamte Ausdruck dann inkonsistente grammatikalische Formen enthalten.
Dies gestaltet sich besonders schwierig, wenn ein Satz in der Ausgangssprache die für die Zielsprache notwendigen Informationen nicht explizit liefert. Ein kurzer englischer Satz kann daher zusätzlichen Kontext benötigen, bevor er korrekt in eine Sprache mit grammatikalischem Geschlecht übersetzt werden kann.
Französische und spanische Geschlechtervereinbarung
Französisch und Spanisch liefern deutliche Beispiele dafür, wie das grammatische Geschlecht von Substantiven die umgebenden Wörter beeinflusst. Substantive haben im Allgemeinen ein festes grammatisches Geschlecht, und zugehörige Artikel und Adjektive müssen diesem Geschlecht entsprechen.
Für eine Website kann dies Auswirkungen auf Formulierungen in Produktbeschreibungen, Kategorienamen, Profilbezeichnungen oder Leistungsbeschreibungen haben. Eine Übersetzung, die das Genus eines Substantivs falsch wiedergibt, kann folglich zu einer fehlerhaften Übereinstimmung im restlichen Text führen. Beispielsweise muss ein Übersetzungsprozess möglicherweise Folgendes ermitteln:
- Welches Substantiv wird beschrieben?
- Welchem grammatikalischen Geschlecht gehört es an?
- Welcher Artikel sollte dazu gehören?
- Benötigt das Adjektiv eine entsprechende Form?
Aus diesem Grund kann eine Übersetzung, die bei Betrachtung jedes einzelnen Wortes korrekt erscheint, grammatikalisch dennoch falsch sein, wenn die Wörter kombiniert werden.
Geschlechtsfehler in UI-Zeichenketten
Kurze UI-Texte sind besonders schwierig, da sie oft wenig Kontext enthalten. Ein Übersetzungssystem erhält möglicherweise eine Phrase wie „neues Konto“, „Profil aktualisiert“ oder „verfügbarer Dienst“, ohne genau zu wissen, wie das Substantiv an anderer Stelle auf der Seite verwendet wird.
Dies ist üblich bei Beschriftungen, Benachrichtigungen, Handlungsaufforderungen (CTAs), Produktnamen und wiederverwendbaren Oberflächenkomponenten. Ein Übersetzungsschlüssel kann nur wenige Wörter enthalten, während die Informationen zur Bestimmung der grammatikalischen Übereinstimmung an anderer Stelle in der Anwendung vorhanden sind. Beispielsweise kann ein Entwickler eine generische Zeichenkette wie die folgende wiederverwenden:
New {item}
Die korrekte Übersetzung hängt möglicherweise davon ab, was {item} repräsentiert. Wenn die Variable sich auf Substantive mit unterschiedlichem grammatikalischen Geschlecht beziehen kann, ist eine einzige statische Übersetzung möglicherweise nicht in jedem Kontext anwendbar.
Das Problem besteht daher nicht einfach darin, dass die KI „das Wort falsch übersetzt hat“. Möglicherweise hat sie nicht genügend Informationen erhalten, um zu bestimmen, welche grammatikalische Form die Zielsprache erfordert.
Korrektur von Fehlern im grammatikalischen Geschlecht
Die Korrektur geschlechtsbezogener Fehler beginnt damit, dem Übersetzungssystem genügend Kontrolle über Terminologie und Kontext zu geben. Anstatt sich ausschließlich auf die automatische Ausgabe zu verlassen, können Teams festlegen, wie wichtige Begriffe übersetzt und überprüft werden sollen. Hilfreiche Ansätze sind beispielsweise:
- Definieren Sie geschlechtersensible Begriffe in einem Glossar, damit wichtige Substantive einheitlich die beabsichtigte Form verwenden.
- Verwenden Sie benutzerdefinierte Übersetzungsregeln für wiederkehrende Muster oder spezifische Begriffe.
- Stellen Sie zusätzlichen Kontext für mehrdeutige UI-Zeichenfolgen bereit, wenn der Quelltext das erforderliche Geschlecht nicht erkennen lässt.
- Wenden Sie eine menschliche Nachbearbeitung auf kritische Seiten und Textpassagen an, bei denen es auf grammatikalische Übereinstimmung ankommt.
Diese Kombination ist besonders nützlich für Websites mit großen Mengen wiederverwendbarer UI-Inhalte, da die manuelle Korrektur desselben Problems an mehreren Stellen schnell ineffizient werden würde.
Geschlechtsspezifische und personenbezogene Substantivformen
Manche sprachliche Grenzfälle gehen über die einfache Unterscheidung zwischen männlich und weiblich hinaus. In manchen Sprachen können grammatikalische Formen auch davon abhängen, worauf sich ein Nomen bezieht, beispielsweise auf eine Person, ein Objekt oder eine andere Kategorie. In diesen Fällen ist der Kontext für die automatische Übersetzung noch wichtiger.
Nomenformen, die sich je nach Kontext verändern
Ein Wort kann je nach Bedeutung oder Bezugspunkt im Satz eine andere grammatikalische Form erfordern. Dies kann sich als schwierig erweisen, wenn derselbe Übersetzungsschlüssel in verschiedenen Bereichen einer Website wiederverwendet wird. Beispiele hierfür sind:
- Benutzer- und Kontorollen
- Produktkategorien
- Kundentypen
- Bezeichnungen, die sich auf eine Person oder ein Objekt beziehen können
Eine kurze Bezeichnung mag in der Ausgangssprache harmlos erscheinen, erfordert aber in der Zielsprache zusätzliche Informationen. Beispielsweise könnte ein Dashboard an einer Stelle eine generische Bezeichnung für „Kunde“ verwenden und an anderer Stelle eine ähnliche Struktur für eine nicht-menschliche Entität wiederverwenden.
Fehlt dieser Kontext, kann die Übersetzungsmaschine eine grammatikalisch korrekte Form wählen, die jedoch die beabsichtigte Bedeutung nicht wiedergibt. Kurze, isolierte Zeichenketten gehören daher zu den anfälligsten Elementen einer mehrsprachigen Schnittstelle.
Polnische personenbezogene Substantivformen
Das Polnische zeigt, wie grammatikalische Formen davon abhängen können, ob sich eine Referenz auf Personen oder nicht-menschliche Entitäten bezieht. Das bedeutet, dass die Übersetzung eines Wortes oder einer Phrase mehr Informationen erfordern kann, als der Ausgangstext auf den ersten Blick zu enthalten scheint.
Stellen Sie sich ein Dashboard vor, das die Anzahl von Nutzern, Kunden und Produkten anzeigt. Die Benutzeroberfläche könnte eine wiederverwendbare Struktur verwenden, z. B. {Anzahl} Nutzer oder {Anzahl} Produkte.
Die korrekte grammatikalische Behandlung hängt davon ab, was gezählt wird und welcher grammatikalischen Kategorie es angehört. Ein Übersetzungstool muss daher verstehen, ob der Inhalt Personen oder Objekte beschreibt, anstatt jedes Substantiv als austauschbare Bezeichnung zu behandeln.
Für Entwickler und Website-Betreiber verdeutlicht dies eine wichtige Einschränkung der Übersetzung isolierter Zeichenketten: Die Übersetzungsmaschine benötigt genügend Kontext, um zu erkennen, was die Zeichenkette darstellt.
Warum KI kontextuelle Grammatikregeln nicht beachtet
KI-Übersetzungen können mit kontextueller Grammatik Schwierigkeiten haben, wenn die Zielsprache Informationen erfordert, die im Ausgangstext nicht vorhanden sind. Im Englischen beispielsweise werden grammatikalische Informationen oft implizit dargestellt, die in einer anderen Sprache explizit benötigt werden. Häufige Ursachen hierfür sind:
- Sehr kurze Zeichenketten mit wenig Kontext.
- Variablen, die nicht angeben, was sie darstellen.
- Übersetzungsschlüssel werden in verschiedenen Teilen der Website wiederverwendet.
- Quellsprachenstrukturen, die keine für die Zielsprache erforderlichen Informationen kodieren.
Nehmen Sie eine Zeichenkette wie beispielsweise:
{{count}} users
Die Übersetzungsmaschine muss verstehen, was {{count}} darstellt und welche grammatikalischen Regeln auf das folgende Substantiv zutreffen. Ähnlich verhält es sich mit einer Zeichenkette wie:
{{name}} is available
kann Informationen darüber erfordern, worauf sich {{name}} in einer Sprache bezieht, in der die grammatikalische Übereinstimmung von solchen Informationen abhängt.
Je weniger Kontext eine Zeichenkette liefert, desto wahrscheinlicher ist es, dass ein automatisches System eine grammatikalische Annahme treffen muss.
Korrektur von Fehlern in Bezug auf das Geschlecht und die Substantivform
Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, dem Übersetzungsprozess mehr Kontrolle über Textstellen zu geben, bei denen der grammatikalische Kontext relevant ist. Die automatische Übersetzung kann die anfängliche Arbeitslast bewältigen, während zusätzliche Kontrollen helfen, wiederkehrende oder mehrdeutige Fälle zu behandeln. Ein praktischer Workflow kann Folgendes kombinieren:
- Kontextsensitive Übersetzung für Zeichenketten, deren Bedeutung von ihrer Verwendung abhängt.
- Glossare für Fachbegriffe mit spezifischen grammatikalischen Anforderungen.
- Benutzerdefinierte Übersetzungsregeln für wiederkehrende Muster.
- Menschliche Überprüfung auf mehrdeutige oder besonders wirkungsvolle Zeichenketten.
- Übersetzungsspeicher zum Speichern korrigierter Übersetzungen für die zukünftige Verwendung.
Dieser Ansatz vermeidet es, jede Übersetzung als isolierten Satz zu behandeln. Stattdessen sorgt er für eine einheitliche Anwendung wichtiger grammatikalischer Regeln auf der gesamten Website.
Regeln für formelle vs. informelle Sprache
Formelle und informelle Sprache können auch strukturelle Übersetzungsprobleme verursachen. In manchen Sprachen beeinflusst der Sprachregister Pronomen, Verbformen und Satzstruktur, sodass die Wahl des falschen Registers die Grammatik der übersetzten Nachricht verändern kann.
Formelle und informelle Pronomen
Manche Sprachen unterscheiden zwischen formellen und informellen Anredeformen. Die angemessene Form hängt von der Zielgruppe, der Beziehung und dem Kontext ab. Ein Beispiel hierfür ist die englische Benutzeroberflächenmeldung „Bitte geben Sie Ihren Namen ein“.
Im Englischen ist es nicht erforderlich, in der Übersetzung anzugeben, ob „Sie“ formell oder informell gemeint ist. Eine Zielsprache kann diese Unterscheidung jedoch erfordern. Die jeweils angemessene Wahl kann je nach Website variieren
- E-Commerce-Kasse: Hier kann eine höfliche oder formelle Form verwendet werden.
- Kundenservice: Bevorzugt möglicherweise eine respektvolle Anmeldung.
- Bank- oder Kontoseiten: verwenden möglicherweise durchgehend eine formelle Sprache.
- SaaS-Onboarding: Je nach Marke kann entweder eine formelle oder eine eher umgangssprachliche Ausdrucksweise gewählt werden.
Der entscheidende Punkt ist Konsistenz. Sobald eine Website ein Register eingerichtet hat, sollten übersetzte UI-Texte während der gesamten Nutzerführung dieselbe Grammatik verwenden.
Wie das Register die Satzstruktur verändert
Die Sprachregisterwahl kann mehr als nur das verwendete Anredepronomen beeinflussen. In Sprachen mit formellen und informellen Grammatikformen kann sie auch die Verbkonjugation oder andere Satzteile beeinflussen. Beispielsweise kann dieselbe Art von Nachricht in unterschiedlichen Kontexten erscheinen:
- Eine formelle Kundenbenachrichtigung kann eine respektvolle Grammatik verwenden.
- Eine informelle Verbraucher-App kann die Nutzer direkter ansprechen.
- Eine professionelle Dienstleistungswebsite verwendet möglicherweise durchgehend formale Formulare.
Das bedeutet, dass Register als sprachliche Regel und nicht nur als Ausdruck einer bevorzugten Schreibweise betrachtet werden sollte. Wechselt die Übersetzungssoftware ohne ersichtlichen Grund zwischen formalen und informellen Strukturen, kann die Website inkonsistent wirken, selbst wenn jeder Satz fachlich verständlich ist.
Fehler in der Benutzeroberfläche und Kundenmeldungen registrieren
Uneinheitliche Sprachregister können in vielen Bereichen einer Website auftreten, insbesondere wenn verschiedene Texte unabhängig voneinander übersetzt werden. Häufige Anwendungsbereiche sind:
- UI-Beschriftungen
- Fehlermeldungen
- Benachrichtigungen
- Transaktions-E-Mails
- Kundensupport-Nachrichten
Stellen Sie sich einen Bestellvorgang vor, der Kunden durchgehend formell anspricht, gefolgt von einer Benachrichtigung, die plötzlich ein informelles Pronomen verwendet. Keine der beiden Meldungen mag einen offensichtlichen Übersetzungsfehler enthalten, doch der Wechsel führt zu einem inkonsistenten mehrsprachigen Nutzererlebnis.
Dies wird besonders deutlich, wenn Nutzer innerhalb derselben Website zwischen verschiedenen Bereichen wechseln. Ein Übersetzungssystem muss den gewählten Registerstil für zusammengehörige Textstellen beibehalten, anstatt ihn für jeden Satz einzeln festzulegen.
Beibehaltung eines einheitlichen Sprachregisters
Der erste Schritt besteht darin, für jede Zielsprache den bevorzugten Sprachstil festzulegen und diesen auf der gesamten Website einheitlich zu verwenden. Dies bietet Übersetzern und Übersetzungssystemen eine klare Referenz, wenn die Ausgangssprache die Unterscheidung nicht explizit macht. Eine Website kann diese Einheitlichkeit unterstützen durch:
- Übersetzungsrichtlinien, die das bevorzugte Register festlegen.
- Glossare für wichtige Pronomen und Fachbegriffe.
- Benutzerdefinierte Übersetzungsregeln für wiederkehrende Sprachmuster.
- Menschliche Überprüfung von Inhalten mit hoher Relevanz, wie z. B. Checkout- und Transaktionsnachrichten.
Mit diesen Kontrollmechanismen werden formale und informelle Entscheidungen Teil des Übersetzungsprozesses und nicht mehr willkürlich von einer Zeichenkette zur anderen getroffen.
Behebung struktureller KI-Übersetzungsfehler
Benutzerdefinierte Übersetzungsregeln verwenden
Benutzerdefinierte Übersetzungsregeln geben Ihnen mehr Kontrolle darüber, wie bestimmte Begriffe, Muster oder Zeichenketten behandelt werden, wenn die automatische Übersetzung nicht das gewünschte grammatikalische Ergebnis liefert. Regeln können beispielsweise dabei helfen:
- Dynamische Pluralisierungsmuster
- Fachterminologie
- Konsistente grammatikalische Formen
- Wiederholte UI-Zeichenfolgen
Anstatt dieselbe Übersetzung jedes Mal manuell zu korrigieren, können Sie eine Regel definieren, die Ihr gewünschtes Verhalten konsistent anwendet. Dies ist besonders nützlich für Websites mit dynamischen oder wiederverwendbaren Komponenten. Linguise unterstützt außerdem benutzerdefinierte Übersetzungsregeln, mit denen Sie bestimmte Übersetzungen präzise anpassen können, während der übrige Inhalt automatisch verarbeitet wird.
Terminologie mit Glossaren kontrollieren
Glossare helfen dabei, die Terminologie zu kontrollieren und sicherzustellen, dass sie in allen Übersetzungen einheitlich bleibt. Sie sind besonders nützlich, wenn ein Begriff mehrere mögliche Übersetzungen hat oder wenn seine grammatikalischen Merkmale von Bedeutung sind. Beispielsweise kann ein Glossar bevorzugte Übersetzungen für folgende Begriffe definieren:
- Produktnamen
- Markenterminologie
- Rollennamen
- Begriffe mit spezifischem grammatikalischem Geschlecht
Dadurch erhält die Übersetzungsmaschine eine explizite Referenz, anstatt jedes Vorkommen neu interpretieren zu lassen. Bei mehrsprachigen Websites kann dies die terminologische Varianz reduzieren und zu einer einheitlichen Grammatik beitragen.
Menschliche Nachbearbeitung anwenden
Einige strukturelle Grenzfälle erfordern weiterhin menschliches sprachliches Urteilsvermögen, insbesondere wenn der notwendige Kontext nicht zuverlässig aus dem Ausgangstext abgeleitet werden kann. Menschliche Nachbearbeitung kann für besonders wichtige Inhalte priorisiert werden, wie zum Beispiel:
- Abläufe an der Kasse
- Rechtliche Hinweise und Kontoinformationen
- Wichtige Benachrichtigungen
- Landingpages mit hohem Traffic
Ziel ist es nicht, eine gesamte Website manuell zu übersetzen. Stattdessen kann sich die menschliche Überprüfung auf Ausnahmen und sensible Textpassagen konzentrieren, bei denen die grammatikalische Korrektheit die Benutzererfahrung direkt beeinflusst.
Korrekturen mithilfe des Übersetzungsspeichers beibehalten
Wenn eine Übersetzung geprüft und korrigiert wurde, sollte die Korrektur bei der nächsten Übersetzung eines ähnlichen Textes erhalten bleiben. Translation Memory hilft dabei, freigegebene Übersetzungen zu speichern, sodass sie für ähnliche Inhalte wiederverwendet werden können. Ein vereinfachter Workflow sieht folgendermaßen aus:
KI-Übersetzung → menschliche Korrektur → gespeicherte Übersetzung → wiederverwendet für den Abgleich von Inhalten.
Dies ist besonders nützlich für Websites mit wiederholten UI-Texten, wiederkehrender Terminologie oder großen Mengen ähnlicher Inhalte. Sobald Sie ein strukturelles Problem behoben haben, können Sie dieselbe Entscheidung jedes Mal anwenden, anstatt mit einer neuen automatischen Übersetzung zu beginnen.
Fazit
Strukturelle Übersetzungsfehler von KI können selbst dann auftreten, wenn eine Übersetzung auf den ersten Blick korrekt erscheint. Pluralbildung, grammatisches Geschlecht, personenbezogene Substantivformen und formeller oder informeller Sprachstil können Regeln einführen, die aus dem englischen Originaltext nicht ersichtlich sind.
Je komplexer die Zielsprache, desto wichtiger ist die Kontrolle über die Anwendung automatischer Übersetzungen. Linguise kombiniert automatische Übersetzung mit Funktionen wie benutzerdefinierten Übersetzungsregeln, Glossarverwaltung, manueller Nachbearbeitung und Translation Memory. So können Website-Betreiber sprachliche Sonderfälle bewältigen, ohne auf die Effizienz der automatischen Übersetzung zu verzichten. Testen Sie Linguise , um die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer mehrsprachigen Website in allen Sprachen zu gewährleisten.
