Mensch versus neuronale Netze

Analyse je einer Human- und KI-gestützten Übersetzung eines medizinischen Fachtextes vom Deutschen ins Polnische

Joanna Wels

Produktinformationen

Autor: Joanna Wels
ISBN: 9783732989249
Serie: Studien zu Fach, Sprache und Kultur
Verlag: Frank & Timme
Erscheinungstermin (elektronische Fassung): 2023-11-22
Erscheinungsjahr (elektronische Fassung): 2023
Seiten: 363
Paket: Translationswissenschaft 2023 [3971]

P-ISBN: 9783732910120

Diese Publikation zitieren

Joanna Wels, Mensch versus neuronale Netze (2023), Frank & Timme, Berlin, ISBN: 9783732989249

Beschreibung / Abstract

Im Laufe der Globalisierung hat auch das Übersetzen medizinischer Texte an Bedeutung gewonnen. Neue Technologien wecken bei Sprachmittlern und Privatpersonen das Interesse an der Nutzung KI-gestützter Übersetzungssysteme. Ob die auf Algorithmen basierenden maschinellen Übersetzungsprogramme in der Lage sind, medizinische Texte adäquat und fehlerfrei in die Zielsprache zu übertragen, und inwieweit die Künstliche Intelligenz die menschliche bei Übersetzungen im medizinischen Bereich ersetzen kann, legt dieser Band offen. Das Kernstück der Untersuchung bildet die Fehleranalyse einer KI-gestützten Übersetzung eines ärztlichen Entlassungsberichts aus dem Deutschen ins Polnische mit anschließender Evaluation der Übersetzungsqualität. Es wird gezeigt, wie hoch der Posteditionsaufwand bei der Korrektur einer maschinell erstellten Übersetzung eines medizinischen Textes ist.

Beschreibung

Joanna Wels studierte in Polen germanistische Philologie mit dem Schwerpunkt Deutsch als Fremdsprache. In diesem Fach ist sie seit mehreren Jahren als freiberufliche Dozentin an der Westsächsischen Hochschule Zwickau (WHZ) und seit 2023 als beeidigte Übersetzerin und Behördendolmetscherin für Polnisch und Deutsch tätig. Mit der vorliegenden Arbeit erlangte sie den Masterabschluss an der Hochschule Zittau/Görlitz. Ihre Forschungsinteressen liegen in der Evaluierung maschinell erstellter Übersetzungen.

Inhaltsverzeichnis

  • BEGINN
  • Kurzreferat
  • Abstract
  • Abkürzungsverzeichnis
  • Vorwort
  • 1 Fachkommunikation und -translation im Bereich der Medizin
  • 1.1 Allgemeine Kompetenzen des (Fach)Übersetzers nach DIN EN ISO 17100 : 2015
  • 1.2 Tätigkeitsbereiche medizinischer Translatoren
  • 1.3 Übersetzungsrelevante Besonderheiten der medizinischen Fachsprache
  • Tabelle 1: Von Hippokrates stammende Krankheitsbezeichnungen
  • 1.3.2 Besonderheiten der medizinischen Fachsprache am Beispiel des zu übersetzenden Textes
  • Tabelle 2: Besonderheiten der medizinischen Fachsprache Aufzählungen
  • 1.3.3 Griechisch und Latein als Basis für die medizinische Terminologie
  • Tabelle 3: Einfluss des Lateinischen und des Griechischen auf die Medizinsprache
  • Tabelle 4: Latein und Griechisch als Basis der medizinischen Terminologie
  • 1.3.4 Grundbausteine der medizinischen Terminologie
  • Tabelle 5: Medizinische Fachsprache Bildung von Bindeformen
  • Tabelle 6: Wichtige Suffixe aus dem Griechischen und Lateinischen
  • Tabelle 7: Wichtige Präfixe aus dem Griechischen und Lateinischen
  • 1.3.5 Eponyme und Akronyme als Bestandteile der medizinischen Fachsprache
  • Tabelle 8: Eponyme und Akronyme als Bestandteile der medizinischen Fachsprache
  • 1.3.6 Synonyme und Antonyme als Bestandteile der medizinischen Fachsprache
  • 1.4 Kapitelzusammenfassung Kommunikation und Translation im medizinischen Bereich
  • 2 Analyse eines zu übersetzenden medizinischen, deutschen Fachtextes (ärztlicher Entlassungsbericht) ins Polnische
  • 2.1 Ärztlicher Entlassungsbericht rechtliche Rahmenbedingungen
  • 2.2 Ärztlicher Entlassungsbericht übersetzungsrelevante Terminologie
  • Tabelle 9: Terminologie im Bereich der Neurologie
  • 2.2.2 Terminologie im Bereich der Kardiologie
  • Tabelle 10: Terminologie im Bereich der Kardiologie
  • 2.2.3 Abbreviaturen als fester Bestandteil medizinischer Fachsprache
  • 2.3 Grundlagen der übersetzungsrelevanten Textanalyse
  • Tabelle 11: Abbreviaturen als fester Bestandteil medizinischer Fachsprache Beispiele
  • 2.3.1 Funktionale Übersetzungstheorie
  • 2.4 Übersetzungsrelevante Analyse des Ausgangstextes nach Nord
  • 2.5 Kapitelzusammenfassung Textanalyse eines medizinischen Fachtextes
  • 3 Human-Übersetzung des ärztlichen Entlassungsberichts ins Polnische
  • 3.1 Übersetzungsprozess nach DIN EN ISO 17100 : 2015
  • 3.2 Vergleich der sprachenpaarspezifischen Probleme bei der Human-Übersetzung des medizinischen Entlassungsberichts vom Deutschen ins Polnische
  • Tabelle 12: Unterschiede im Nominalstil im Ausgangs- und Zieltext (1)
  • Tabelle 13: Unterschiede im Nominalstil im Ausgangs- und Zieltext (2)
  • Tabelle 14: AS-Termini vs. ZS-Äquivalente in der klinischen Fachsprache
  • Tabelle 15: AS-Termini (AS) vs. ZS-Mehrwortbeschreibungen (ZS) in der Medizinsprache
  • Tabelle 16: AS-Abbreviaturen/Akronyme vs. ZS-Mehrwortbeschreibungen
  • Tabelle 17: Eingedeutschte vs. spolszczone medizinische Termini
  • Tabelle 18: AS-Paraphrasen vs. polnische Entsprechungen
  • Tabelle 19: Falsche Freunde beim Übersetzen eines medizinischen Fachtextes
  • Tabelle 20: Verwendung von Eponymen im Übersetzungsprozess (Eponym/Beschreibung)
  • Tabelle 21: Verwendung von Eponymen im Übersetzungsprozess (Eponym/Eponym)
  • Tabelle 22: Verwendung von Eponymen im Übersetzungsprozess (Eponym/Abkürzung)
  • Tabelle 23: Satzläge AS vs. ZS
  • Tabelle 24: Einfache elliptische Hauptsätze AS vs. ZS
  • Tabelle 25: Vollständige einfache Hauptsätze AS vs. ZS (Beispiel 1)
  • Tabelle 26: Vollständige einfache Hauptsätze AS vs. ZS (Beispiel 2)
  • Tabelle 27: Vollständige einfache Hauptsätze AS vs. ZS (Beispiel 3)
  • Tabelle 28: Vollständige einfache Hauptsätze AS vs. ZS (Beispiel 4)
  • Tabelle 29: Aussagesätze Präsens, Präteritum AS vs. ZS
  • Tabelle 30: Aussagesätze Plusquamperfekt, Präteritum AS vs. ZS (1)
  • Tabelle 31: Aussagesätze Plusquamperfekt, Präteritum AS vs. ZS (2)
  • Tabelle 32: Komplexe Sätze Hypotaxe, AS vs. ZS (Beispiel 1)
  • Tabelle 33: Komplexe Sätze Hypotaxe, AS vs. ZS (Beispiel 2)
  • Tabelle 34: Komplexe Sätze Hypotaxe, AS vs. ZS (Beispiel 3)
  • Tabelle 35: Komplexe Sätze Parataxen (Beispiel 1)
  • Tabelle 36: Komplexe Sätze Parataxen (Beispiel 2)
  • Tabelle 37: Komplexe Sätze Relativsätze AS vs. ZS (Beispiel 1)
  • Tabelle 38: Komplexe Sätze Relativsätze AS vs. ZS (Beispiel 2)
  • Tabelle 39: Komplexe Sätze Relativsätze AS vs. ZS (Bespiel 3)
  • Tabelle 40: Komplexe Sätze Konsekutivsätze AS vs. ZS
  • 3.2.5.1 Gegenüberstellung der deutschen und polnischen Benennungen in den medizinischen Untersuchungen, sowie in den Laborbefunden zur Veranschaulichung
  • Tabelle 41: Terminologischer Vergleich der EEG-Ergebnisse AS vs. ZS
  • Tabelle 42: Terminologischer Vergleich der Ergebnisse der flexiblem Bronchoskopie AS vs. ZS
  • Tabelle 43: Terminologischer Vergleich der EKG-Ergebnisse AS vs. ZS
  • Tabelle 44: Terminologischer Vergleich der Laborbefunde AS vs. ZS
  • Tabelle 45: Neurologische Untersuchungen terminologischer Vergleich AS vs. ZS
  • 3.2.5.2 Abbreviaturen im Ausgangstext und ihre polnischen Äquivalente
  • 3.3 Kapitelzusammenfassung Probleme und Schwierigkeiten bei der Übersetzung eines ärztlichen Entlassungsberichts vom Deutschen ins Polnische
  • 4 Maschinelle Übersetzung
  • 4.1 Maschinelles Übersetzen Relevanz für die Translationswissenschaft
  • 4.2 Geschichtlicher Hintergrund maschineller Übersetzung
  • 4.3 Methoden maschineller Übersetzung
  • 4.4 Vorteile und Nachteile maschineller Übersetzungen
  • Tabelle 46: Vor- und Nachteile maschineller Übersetzungen
  • 4.5 Risiken und Probleme bei maschineller Übersetzung
  • 4.6 DeepL als eines der bekanntesten neuronalen Übersetzungssysteme
  • 4.7 Kapitelzusammenfassung Maschinelle Übersetzung
  • 5 Vergleichende qualitative Analyse der KI-gestützten und der Human-Übersetzung des ärztlichen Entlassungsberichts vom Deutschen ins Polnische
  • 5.1 Fachliche Prüfung einer KI-gestützten Übersetzung eines ärztlichen Entlassungsberichts auf ihre Eignung
  • Tabelle 47: Fachliche Prüfung einer KI-gestützten Übersetzung auf ihre Eignung
  • 5.2 Fehleranalyse einer KI-gestützten Übersetzung eines ärztlichen Entlassungsberichts
  • Tabelle 48: Fehleranalyse nach Ramlow
  • Tabelle 49: Fehleranalyse nach Ramlow-Syntax
  • 5.2.2 Bestimmung der Fehlertypologie
  • Tabelle 50: Fehler im Ausgangstext
  • Tabelle 51: Fehleranalyse eines medizinischen Entlassungsberichts
  • 5.3 Evaluation der Übersetzungsqualität der KI-gestützter Übersetzung des ärztlichen Entlassungsberichts
  • Tabelle 52: Zusammenstellung der Fehler der MÜ
  • Tabelle 53: Vergleich der Fachterminologie inkl. Abbreviaturen AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Tabelle 54: Vergleich der Fachterminologie AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Tabelle 55: Vergleich der fachsprachlichen Abbreviaturen AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Tabelle 56: Vergleich der allgemeinsprachlichen Abbreviaturen AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Tabelle 57: Einfluss der Fehler auf den Posteditionsaufwand
  • Tabelle 58: Fehlertypen
  • Tabelle 59: Einfluss der Fehler auf den Posteditionsaufwand
  • 5.3.2 Mensch vs. neuronale Netze Duell oder Duett?
  • 5.4 Kapitelzusammenfassung Wie unterscheidet sich die Qualität der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMÜ) eines medizinischen Textes von professioneller Humanübersetzung?
  • 6 Post-Editing zur Verbesserung der Qualität einer (fachsprachlichen) Übersetzung
  • 6.1 Zertifiziertes Post-Editing maschinell erstellter Übersetzungen Anforderungen nach DIN ISO 18587
  • 6.2 Kapitelzusammenfassung Post-Editing
  • 7 Zusammenfassung
  • Literatur- und Quellenverzeichnis
  • Anlage 1: Vorläufiger Entlassungsbericht Ausgangstext
  • Anlage 2: Tymczasowa karta informacyjna Humanübersetzung
  • Anlage 3: Wstpny raport z wypisu DeepL-Übersetzung
  • Anlage 4: Vergleich der Fachterminologie inkl. Abbreviaturen AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Anlage 5: Vergleich der Fachterminologie AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Anlage 6: Vergleich der fachsprachlichen Abbreviaturen AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Anlage 7: Vergleich der allgemeinsprachlichen Abbreviaturen AT vs. HÜ vs. MÜ
  • Glossar

Mehr von dieser Serie

    Ähnliche Titel

      Mehr von diesem Autor