KI-Übersetzung kann viele alltägliche Sätze bemerkenswert gut bewältigen, aber das bedeutet nicht, dass sie immer die strukturellen Grammatikregeln jeder Sprache befolgt. Die schwierigsten Fehler betreffen nicht unbeholfene Formulierungen oder den Ton. Sie treten auf, wenn eine Zielsprache eine bestimmte grammatikalische Form aufgrund von Numerus, Genus, Kontext oder der Beziehung zwischen Sprecher und Leser 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.
Wichtige Punkte: Plural, Genus & Formalität in der KI-Übersetzung
KI-Übersetzung hat Schwierigkeiten mit Pluralformen und Genus
KI-Übersetzungen können falsche Pluralformen oder grammatikalisches Geschlecht erzeugen, wenn der Ausgangstext nicht genügend Kontext liefert. Dies ist besonders häufig in Sprachen der Fall, in denen sich Substantive, Adjektive oder Verben je nach Numerus oder Genus ändern.
Formalität und Kontext können die Bedeutung verändern
Die Genauigkeit einer Übersetzung hängt auch von der Zielgruppe und dem angestrebten Tonfall ab. Formelle und informelle Formen, Pronomen und Ausdrücke können sich zwischen Sprachen erheblich unterscheiden, daher kann die Übersetzung einzelner Wörter oder kurzer Wortgruppen zu unnatürlichen oder fehlerhaften Ergebnissen führen.
Übersetzungsregeln tragen zur Verbesserung der Genauigkeit bei
Glossare, Übersetzungsregeln und kontextbezogene Anweisungen geben der KI-Übersetzung eine klarere Anleitung, wie bestimmte Begriffe und Ausdrücke übersetzt werden sollten. Sie helfen dabei, eine konsistente Terminologie, Pluralformen, Genus-Kongruenz und Tonalität auf der gesamten Website beizubehalten.
Pluralisierungsfehler in der KI-Übersetzung
Die Pluralbildung wirkt im Englischen unkompliziert: Bei den meisten Substantiven wird ein „s“ angehängt, wenn sich die Zahl von eins auf mehr als eins ändert. Viele Sprachen verwenden jedoch komplexere Systeme, in denen die Zahl selbst bestimmt, welche Substantivform erscheint. 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 jede Sprache behandelt die Pluralisierung als einfache Unterscheidung zwischen Singular und Plural. Je nach Sprache kann sich die Form eines Substantivs nach der genauen Anzahl ändern, während einige Sprachen auch eine eigene Form für zwei Elemente haben.
Beispielsweise kann dieselbe grundlegende UI-Nachricht eine ganz unterschiedliche grammatikalische Logik erfordern:
- Englisch: 1 Artikel / 2 Artikel
- Russisch: Die Substantivformen ändern sich je nach Anzahl.
- Arabisch: Singular-, Dual- und Pluralformen können erforderlich sein.
Dies ist wichtig bei der Übersetzung dynamischer Inhalte. Eine Übersetzungsmaschine kann nicht immer das englische Muster übernehmen und das Substantiv durch sein Äquivalent in einer anderen Sprache ersetzen. Sie muss die Anzahl und den grammatikalischen Kontext berücksichtigen, die die korrekte Form in der Zielsprache bestimmen.
Für eine mehrsprachige E-Commerce-Website sollte eine Warenkorb-Nachricht beispielsweise nicht nur eine einzige Übersetzung für „Artikel“ speichern. Das System benötigt möglicherweise unterschiedliche Formen, je nachdem, ob der Warenkorb ein, zwei oder mehrere Produkte enthält.
Russische Pluralformen und zahlenbasierte Regeln
Russisch ist ein gutes Beispiel dafür, warum zahlenbasierte Grammatik schwer automatisch zu übersetzen sein kann. Substantive können je nach der Zahl, auf die sie sich beziehen, unterschiedliche Formen annehmen. Ein vereinfachtes Beispiel mit dem Wort für „Produkt“ ist:
- 1 товар
- 2 товара
- 5 товаров
Der wichtige Punkt ist, dass sich das Substantiv selbst ändert, wenn sich die Anzahl ändert. Dies unterscheidet sich vom Englischen, wo die grundlegende Unterscheidung normalerweise zwischen 1 Produkt und 2 Produkten besteht.
Stellen Sie sich einen Einkaufswagen in einem Onlineshop vor, der die Anzahl der Produkte dynamisch anzeigt. Das Übersetzungssystem muss wissen, ob {count} 1 ist, in einen bestimmten Zahlenbereich fällt oder eine andere grammatikalische Form erfordert. Ein ähnliches Problem kann in Suchergebnissen auftreten:
- 1 Produkt gefunden
- 2 Produkte gefunden
- 5 Produkte gefunden
Wenn die Übersetzung erstellt wird, ohne die Zahlregeln der Zielsprache anzuwenden, kann das Substantiv in der falschen Form bleiben, obwohl die dem Benutzer angezeigte Zahl korrekt ist.
Arabische Plural- und Dualformen
Arabisch bringt eine weitere Komplexitätsebene ins Spiel, da es zwischen Singular, Dual und Plural unterscheidet. Englisch drückt im Allgemeinen den Unterschied zwischen einem Element und mehr als einem aus, während Arabisch eine spezifische grammatische Form für genau zwei verwenden kann. Für eine Benutzeroberfläche, die Elementzahlen anzeigt, könnte die Logik daher so aussehen:
- 1 Artikel > Singular
- 2 Artikel > Dual
- 3 oder mehr Artikel > Plural
Diese Unterscheidung wird für dynamische Website-Inhalte wichtig. Eine Zeichenfolge wie Du hast {count} Elemente enthält eine Variable, deren Wert die grammatikalische Form der Übersetzung direkt beeinflussen kann.
Wenn die Übersetzungs-Engine {count} als nichts weiter als eine Zahl behandelt, die in einen übersetzten Satz eingefügt wird, kann sie die grammatikalische Beziehung zwischen der Zahl und dem Substantiv übersehen. Das Ergebnis mag verständlich sein, ist aber strukturell falsch.
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. Häufige Beispiele sind Warenkorbzahlen, Suchergebnisse, Benachrichtigungen, Kommentare, Downloads und Dashboard-Statistiken. Betrachten Sie 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 Geschlechtsfehler bei der KI-Übersetzung
Das grammatische Geschlecht stellt eine weitere strukturelle Herausforderung dar. In Sprachen, die Substantive als männlich, weiblich oder manchmal anderen grammatischen Kategorien klassifizieren, kann das Geschlecht eines Substantivs mehrere Wörter in seiner Umgebung beeinflussen.
Wie das grammatische Geschlecht die Übersetzung beeinflusst
Beim grammatischen Geschlecht geht es nicht einfach darum, ein Substantiv als männlich oder weiblich zu kennzeichnen. Das Geschlecht kann die grammatikalische Übereinstimmung beeinflussen, was bedeutet, dass auch zugehörige Artikel, Adjektive, Pronomen oder andere Wörter geändert werden müssen. Eine vereinfachte Beziehung sieht so aus:
noun → article → adjective
Wenn die Übersetzungs-Engine das falsche Genus für das Substantiv auswählt, kann sich der Fehler auf den Rest des Satzes ausbreiten. Statt eines einzelnen falschen Wortes kann der gesamte Ausdruck inkonsistente grammatikalische Formen enthalten.
Dies wird besonders dann schwierig, wenn eine Phrase in der Ausgangssprache nicht ausdrücklich die Informationen liefert, die die Zielsprache benötigt. Eine kurze englische Phrase kann daher zusätzlichen Kontext erfordern, bevor sie korrekt in eine Sprache mit grammatikalischem Geschlecht übersetzt werden kann.
Französische und spanische Geschlechtervereinbarung
Französisch und Spanisch liefern klare Beispiele dafür, wie das Genus eines Substantivs die umgebenden Wörter beeinflusst. Substantive haben im Allgemeinen ein grammatisches Geschlecht, und zugehörige Artikel und Adjektive müssen mit diesem Geschlecht übereinstimmen.
Für eine Website kann dies Formulierungen in Produktbeschreibungen, Kategorienamen, Profilbezeichnungen oder Servicebeschreibungen betreffen. Eine Übersetzung, die das Genus des Substantivs falsch wiedergibt, kann folglich zu einer fehlerhaften Kongruenz im restlichen Satz führen. Beispielsweise muss ein Übersetzungs-Workflow möglicherweise Folgendes bestimmen:
- Welches Substantiv wird beschrieben?
- Was ist sein grammatisches Geschlecht?
- Welcher Artikel sollte dazu gehören?
- Benötigt das Adjektiv eine entsprechende Form?
Deshalb kann eine Übersetzung, die korrekt aussieht, wenn jedes Wort einzeln betrachtet wird, dennoch grammatikalisch falsch sein, wenn die Wörter kombiniert werden.
Geschlechtsfehler in UI-Strings
Kurze UI-Strings sind besonders schwierig, weil sie oft wenig Kontext bieten. Ein Übersetzungssystem erhält möglicherweise eine Phrase wie „neues Konto“, „aktualisiertes Profil“ oder „verfügbarer Dienst“, ohne genau zu wissen, wie das Substantiv an anderer Stelle auf der Seite verwendet wird.
Dies ist häufig bei Labels, Benachrichtigungen, CTAs, Produktnamen und wiederverwendbaren Schnittstellenkomponenten der Fall. Ein Übersetzungsschlüssel kann nur wenige Wörter enthalten, während die Informationen, die zur Bestimmung der grammatikalischen Übereinstimmung erforderlich sind, an einer anderen Stelle in der Anwendung vorhanden sind. Beispielsweise kann ein Entwickler eine generische Zeichenfolge wie die folgende wiederverwenden:
New {item}
Die korrekte Übersetzung kann davon abhängen, was {item} darstellt. Wenn die Variable auf Substantive mit unterschiedlichem grammatikalischem Geschlecht verweisen kann, funktioniert eine einzelne statische Übersetzung möglicherweise nicht in jedem Kontext.
Das Problem ist also nicht einfach, 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 beim grammatikalischen Geschlecht
Die Korrektur geschlechtsbezogener Fehler beginnt damit, dem Übersetzungssystem ausreichend Kontrolle über Terminologie und Kontext zu geben. Anstatt sich vollständig auf die automatische Ausgabe zu verlassen, können Teams festlegen, wie wichtige Begriffe übersetzt und geprüft werden sollen. Nützliche Ansätze sind:
- Definieren Sie geschlechtergerechte Terminologie in einem Glossar, damit wichtige Substantive durchgängig 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 menschliches Post-Editing auf kritische Seiten und Zeichenfolgen an, bei denen die grammatikalische Übereinstimmung wichtig ist.
Diese Kombination ist besonders nützlich für Websites mit großen Mengen an wiederverwendbaren UI-Inhalten, bei denen die manuelle Korrektur desselben Problems an mehreren Stellen schnell ineffizient würde.
Geschlechtsspezifische und personenbezogene Substantivformen
Manche sprachlichen Sonderfälle gehen über eine einfache Unterscheidung zwischen männlich und weiblich hinaus. In bestimmten Sprachen können grammatikalische Formen auch davon abhängen, worauf sich ein Substantiv bezieht, etwa auf eine Person, einen Gegenstand oder eine andere Kategorie. Diese Fälle machen den Kontext für die automatische Übersetzung noch wichtiger.
Nomenformen, die sich je nach Kontext verändern
Ein Wort kann je nach seiner Bedeutung oder seinem Bezugsobjekt in einem Satz eine andere grammatische Form erfordern. Dies kann schwierig werden, wenn derselbe Übersetzungsschlüssel an verschiedenen Stellen einer Website wiederverwendet wird. Betrachten Sie gängige Website-Inhalte wie:
- Benutzer- und Kontorollen
- Produktkategorien
- Kundentypen
- Labels, die sich auf eine Person oder ein Objekt beziehen können
Ein kurzes Label mag in der Ausgangssprache harmlos wirken, kann in der Zielsprache jedoch zusätzliche Informationen erfordern. Beispielsweise könnte ein Dashboard an einer Stelle ein generisches Label für „Kunde“ verwenden und an anderer Stelle eine ähnliche Struktur für eine nicht-menschliche Entität wiederverwenden.
Wenn dieser Kontext fehlt, kann die Übersetzungsmaschine eine grammatikalisch korrekte Form wählen, die dennoch für die beabsichtigte Bedeutung falsch ist. Kurze, isolierte Zeichenfolgen gehören daher zu den anfälligsten Teilen einer mehrsprachigen Benutzeroberfläche.
Polnische personenbezogene Substantivformen
Polnisch 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 möglicherweise mehr Informationen erfordert, als die Ausgangszeichenfolge zu enthalten scheint.
Stellen Sie sich ein Dashboard vor, das die Anzahl von Benutzern, Kunden und Produkten anzeigt. Die Oberfläche könnte eine wiederverwendbare Struktur wie {count} Benutzer oder {count} Produkte verwenden.
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 isolierten String-Übersetzung: Die Übersetzungs-Engine benötigt ausreichend Kontext, um zu erkennen, was der String repräsentiert.
Warum KI kontextuelle Grammatikregeln nicht beachtet
KI-Übersetzung kann bei kontextbezogener Grammatik an ihre Grenzen stoßen, wenn die Zielsprache Informationen erfordert, die im Ausgangstext nicht vorhanden sind. Englisch beispielsweise lässt grammatikalische Informationen oft implizit, die eine andere Sprache explizit verlangen kann. Häufige Ursachen sind:
- Sehr kurze Strings mit wenig umgebendem Kontext.
- Variablen, die nicht angeben, was sie repräsentieren.
- Übersetzungsschlüssel werden in verschiedenen Teilen der Website wiederverwendet.
- Quellsprachenstrukturen, die keine für die Zielsprache erforderlichen Informationen kodieren.
Nehmen Sie einen String wie diesen:
{{count}} users
Die Übersetzungs-Engine muss verstehen, wofür {{count}} steht und welche Grammatikregeln für das folgende Substantiv gelten. Ähnlich verhält es sich mit einer Zeichenfolge wie:
{{name}} is available
können Informationen darüber erfordern, worauf sich {{name}} in einer Sprache bezieht, in der die grammatikalische Übereinstimmung von dieser Information abhängt.
Je weniger Kontext eine Zeichenkette liefert, desto wahrscheinlicher ist es, dass ein automatisches System eine grammatikalische Annahme treffen muss.
Behebung von Fehlern bei Geschlecht und Substantivformen
Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, dem Übersetzungs-Workflow mehr Kontrolle über Zeichenketten zu geben, bei denen der grammatikalische Kontext wichtig 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:
- Kontextbewusste Übersetzung für Strings, deren Bedeutung von ihrer Verwendung abhängt.
- Glossare für Fachbegriffe mit spezifischen grammatikalischen Anforderungen.
- Individuelle Übersetzungsregeln für wiederkehrende Muster.
- Menschliche Überprüfung bei mehrdeutigen oder besonders wichtigen Strings.
- Translation Memory , um korrigierte Übersetzungen für die zukünftige Verwendung zu speichern.
Dieser Ansatz vermeidet es, jede Übersetzung als isolierten Satz zu behandeln. Stattdessen sorgt er für konsistente grammatikalische Entscheidungen auf der gesamten Website.
Regeln für formelle vs. informelle Sprache
Formelle und informelle Sprache kann ebenfalls strukturelle Übersetzungsprobleme verursachen. In manchen Sprachen wirkt sich das Register auf Pronomen, Verbformen und Satzstruktur aus, sodass die Wahl des falschen Registers die Grammatik der übersetzten Nachricht verändern kann.
Formelle und informelle Pronomen
Manche Sprachen unterscheiden zwischen formellen und informellen Arten, den Leser anzusprechen. Die passende Form hängt von der Zielgruppe, der Beziehung und dem Kontext ab. Betrachten Sie eine englische UI-Nachricht wie „Please enter your name“.
Im Englischen muss die Übersetzung nicht angeben, ob „you“ formell oder informell ist. Eine Zielsprache kann diese Unterscheidung jedoch erfordern. Die passende Wahl kann je nach Website variieren:
- E-Commerce-Kasse: Hier kann eine höfliche oder formelle Form verwendet werden.
- Kundensupport: bevorzugt möglicherweise einen respektvollen Sprachstil.
- 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 eine Sprachregister-Ebene festlegt, sollten übersetzte UI-Strings während der gesamten User Journey dieselbe grammatikalische Wahl beibehalten.
Wie das Register die Satzstruktur verändert
Die Anrede kann mehr beeinflussen als nur das Pronomen, mit dem jemand angesprochen wird. In Sprachen mit formellen und informellen grammatikalischen Formen kann die Wahl auch die Verbkonjugation oder andere Teile des Satzes beeinflussen. Zum Beispiel kann dieselbe Art von Nachricht in verschiedenen Umgebungen erscheinen:
- Eine formelle Kundenbenachrichtigung kann eine respektvolle Grammatik verwenden.
- Eine informelle Consumer-App kann Nutzer direkter ansprechen.
- Eine professionelle Dienstleistungswebsite verwendet möglicherweise durchgehend formale Formulare.
Das bedeutet, dass die Anrede als sprachliche Regel behandelt werden sollte und nicht einfach als eine Frage des Schreibstils. Wenn die Übersetzungsmaschine ohne klaren Grund zwischen formellen und informellen Strukturen wechselt, kann die Website inkonsistent wirken, selbst wenn jeder Satz technisch verständlich ist.
Registerfehler in UI- und Kundennachrichten
Inkonsistenter Sprachstil kann in vielen Bereichen einer Website auftreten, insbesondere wenn verschiedene Strings unabhängig voneinander übersetzt werden. Häufige Bereiche sind:
- UI-Beschriftungen
- Fehlermeldungen
- Benachrichtigungen
- Transaktions-E-Mails
- Kundensupport-Nachrichten
Stellen Sie sich einen Checkout-Ablauf vor, der Kunden durchgängig formell anspricht, gefolgt von einer Benachrichtigung, die plötzlich zu einem informellen Pronomen wechselt. Keine der beiden Nachrichten enthält möglicherweise einen offensichtlichen Übersetzungsfehler, aber der Wechsel führt zu einem inkonsistenten mehrsprachigen Erlebnis.
Dies fällt besonders auf, wenn Nutzer zwischen verschiedenen Bereichen derselben Website wechseln. Ein Übersetzungssystem muss den gewählten Sprachstil über verwandte Strings hinweg beibehalten, anstatt für jeden Satz unabhängig zu entscheiden.
Einheitliches Sprachregister beibehalten
Der erste Schritt besteht darin, das bevorzugte Register für jede Zielsprache festzulegen und es konsistent auf der gesamten Website zu verwenden. Dies gibt Übersetzern und Übersetzungssystemen eine klare Referenz, wenn die Ausgangssprache die Unterscheidung nicht explizit macht. Eine Website kann diese Konsistenz unterstützen durch:
- Übersetzungsrichtlinien, die das bevorzugte Register definieren.
- 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 Steuerungsmöglichkeiten werden formelle und informelle Entscheidungen Teil des Übersetzungs-Workflows statt zufällig von einem String zum nächsten getroffen zu werden.
Strukturelle KI-Übersetzungsfehler beheben
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 die gleiche Übersetzung jedes Mal manuell zu korrigieren, wenn sie erscheint, können Sie eine Regel definieren, die Ihr bevorzugtes Verhalten konsistent anwendet. Dies ist besonders nützlich für Websites mit dynamischen oder wiederverwendbaren Komponenten. Linguise unterstützt auch benutzerdefinierte Übersetzungsregeln, mit denen Sie bestimmte Übersetzungen feinabstimmen können, während der Rest des Inhalts automatisch verarbeitet wird.
Terminologie mit Glossaren kontrollieren
Glossare helfen dabei, die Terminologie zu steuern, die über Übersetzungen hinweg konsistent bleiben soll. Sie sind besonders nützlich, wenn ein Begriff mehrere mögliche Übersetzungen hat oder wenn seine grammatikalischen Eigenschaften wichtig sind. Ein Glossar kann beispielsweise bevorzugte Übersetzungen festlegen für:
- Produktnamen
- Markenterminologie
- Rollennamen
- Begriffe mit spezifischem grammatikalischem Geschlecht
Dadurch erhält die Übersetzungs-Engine eine explizite Referenz, anstatt jedes Vorkommen einer neuen Interpretation zu überlassen. Bei mehrsprachigen Websites kann das die Terminologie-Varianz reduzieren und dazu beitragen, konsistente grammatikalische Entscheidungen beizubehalten.
Menschliche Nachbearbeitung anwenden
Einige strukturelle Sonderfälle erfordern nach wie vor menschliches Sprachurteilsvermögen, insbesondere wenn der notwendige Kontext nicht zuverlässig aus dem Quellstring abgeleitet werden kann. Menschliches Post-Editing kann für wirkungsvolle Inhalte priorisiert werden, wie zum Beispiel:
- Abläufe an der Kasse
- Rechtliche Hinweise und Kontoinformationen
- Wichtige Benachrichtigungen
- Landingpages mit hohem Traffic
Es geht nicht darum, eine gesamte Website manuell zu übersetzen. Stattdessen kann sich die menschliche Überprüfung auf Ausnahmen und sensible Zeichenfolgen konzentrieren, bei denen die grammatikalische Genauigkeit direkt die Nutzererfahrung beeinflusst.
Korrekturen mit dem Translation Memory bewahren
Wenn eine Übersetzung überprüft und korrigiert wurde, sollte die Korrektur nicht verschwinden, wenn das nächste Mal eine ähnliche Zeichenkette übersetzt wird. Translation Memory hilft dabei, genehmigte Übersetzungen zu bewahren, damit sie für übereinstimmende oder ähnliche Inhalte wiederverwendet werden können. Ein vereinfachter Workflow sieht so aus:
KI-Übersetzung → menschliche Korrektur → gespeicherte Übersetzung → Wiederverwendung für passende Inhalte.
Dies ist besonders nützlich für Websites mit wiederkehrenden UI-Strings, wiederkehrender Terminologie oder großen Mengen ähnlicher Inhalte. Sobald Sie ein strukturelles Problem korrigiert haben, können Sie dieselbe Entscheidung jedes Mal anwenden, anstatt mit einer neuen automatischen Übersetzung zu beginnen.
Conclusion
Strukturelle KI-Übersetzungsfehler können selbst dann auftreten, wenn eine Übersetzung auf den ersten Blick korrekt erscheint. Pluralisierung, grammatisches Geschlecht, personenbezogene Substantivformen und formelle oder informelle Anrede können Regeln einführen, die aus der ursprünglichen englischen Zeichenfolge nicht ersichtlich sind.
Je komplexer die Zielsprache, desto wichtiger ist es, zu steuern, wie automatische Übersetzungen angewendet werden. Linguise kombiniert automatische Übersetzung mit Kontrollmöglichkeiten wie benutzerdefinierten Übersetzungsregeln, Glossarverwaltung, menschlichem Post-Editing und Translation Memory. So erhalten Website-Betreiber eine Möglichkeit, diese sprachlichen Sonderfälle zu bewältigen, ohne auf die Effizienz der automatisierten Übersetzung zu verzichten. Testen Sie Linguise , um Ihre mehrsprachige Website über alle Sprachen hinweg präzise und konsistent zu halten.
