Für eine kostenlose Übersetzung empfehlen wir Google Translate
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Wie gut sind kostenlose Übersetzungen?
Wie in einem Wikipedia Artikel richtig festgestellt, verfügen Übersetzer meist über eine mehrjährige Ausbildung (oder Studium) – und im Laufe der Berufspraxis natürlich auch über lange Jahre an Erfahrung – und wissen, wie man vielen Übersetzungsfallen aus dem Weg geht.
Wer eine Übersetzung benötigt, am besten kostenfrei, wird sich vielleicht auf seinen Freundeskreis besinnen und mal kurz nachfragen: „Kannst du mir nicht mal schnell das hier übersetzen? Es ist auch nur ganz wenig Text.“ Und welcher Übersetzer hat das noch nicht erlebt, eine Nachfrage nach einer Übersetzung, natürlich ohne Bezahlung. Zu den üblichen Begründungen, warum eine qualifizierte Übersetzungsdienstleistung nicht bezahlt werden soll, gehören typischerweise Aussagen wie diese:
- Es ist ja nicht viel Text
- Es ist leider kein Geld da
- Es ist ja nicht viel Text, es ist kein Geld da, es ist ja für einen guten Zweck
- Es ist ja ehrenamtlich
- Das Budget ist leider schon aufgebraucht
Bitte bedrängen Sie Ihre Übersetzer-Freunde nicht, sondern sehen Sie sich einfach im Internet nach gratis Übersetzungen um. Dort gibt es automatisierte Übersetzungstools, die gebührenfrei Wörter und kurze Textpassagen übersetzen. Kostenlose Übersetzungen sind maschinelle Übersetzungen, d. h. die Übersetzung von Texten durch ein Computerprogramm.
Anfänge der maschinellen Übersetzung
Die Anfänge der maschinellen Übersetzung sind im militärischen Bereich zu finden. Dort war eines der ersten Projekte ein Russisch Englisch Übersetzungsprogramm für das US-Militär. Zum ersten Mal konnte man sich ohne die Hilfe eines menschlichen Übersetzers oder Dolmetschers direkt einen Eindruck vom Inhalt russischer Dokumente verschaffen. Allerdings kam im Jahr 1966 ein Bericht des US-Verteidigungsministeriums zu dem Schluss, dass maschinelle Übersetzungen nicht brauchbar sind, was die gesamte Forschung in diesem Bereich zurückwarf. Erst in den 1980er Jahren nahm die Siemens AG die Forschung auf, und an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken wurde ein Sonderforschungsbereich „Elektronische Sprachforschung“ gegründet. So entstand das Übersetzungssystem SUSY.
Zu den gebührenfreien Übersetzungstools gehören:
- Bing Translator
- Google Translator
- Ein weiterer kostenfreier Übersetzungsdienst ist z. B. Babelfish.
Die durch solche Übersetzungstools erstellten maschinellen Übersetzungen sind in den letzten Jahren immer weiter verbessert worden. Doch können sie wirklich korrekte und inhaltlich richtige und angemessene Übersetzungen erstellen?
Im Folgenden möchte ich Ihnen mit einigen Beispielen die Stärken und Schwächen solcher Tools aufzeigen – anhand von Bing und Google Translator. Bitte beachten Sie, dass es sich hier um Beispiele handelt, nicht um eine vollständige, umfassende Analyse. Und mit dieser hier aufgeführten Liste erhebe ich keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Da ich Dipl.-Übersetzerin für Englisch bin, konzentriere ich mich auf das Sprachenpaar deutsch englisch.
Stärken
Zu den Stärken gehört die Übersetzung von einzelnen Wörtern und Begriffen – dazu gehören auch Fachbegriffe, sogar aus dem rechtlichen Bereich. So wird zum Beispiel der Terminus „Amtsgericht“ von Bing korrekt mit „local court“ wiedergegeben.
Beeindruckend ist einerseits, dass Bing mittlerweile bei Wörtern, die mehrere Bedeutungen haben (Homonyme), wie z. B. das Wort „Schloss“, den Kontext mit einbezieht. Gibt man „Schloss“ alleine ein, so übersetzt Bing dies zunächst mit „castle“. Bing ändert jedoch die Übersetzung in Echtzeit im Einklang mit der eigenen Texteingabe. Gibt man ein „Der Schlüssel blieb im Schloss“ so übersetzt Bing zunächst „The key remained in the castle“. Fügt man das Wort „stecken“ hinzu, d. h. der Satz lautet nun „Der Schlüssel blieb im Schloss stecken“, so ändert Bing die Übersetzung komplett zu „The key remained stuck in the lock“ und das ist ja korrekt. Insofern hat sich Bing in den letzten Jahren auf jeden Fall weiterentwickelt, indem jetzt der Kontext mit einbezogen wird, was in der Anfangszeit nicht der Fall war.
Bei Google Translate wird für „Schloss“ – egal ob groß oder klein geschrieben – gleich „lock“ angezeigt. Allerdings zeigt Google Translate gleich eine Liste von weiteren möglichen Übersetzungen an, wie z. B. castle sowie Synonyme im Deutschen für „Schloss“
Hier ist ein weiteres Beispiel:
Gibt man „Versehen“ ein, zeigt Bing „Provided“ an. Gibt man aber ein: „Ich habe das aus Versehen mitgenommen“, dann ändert Bing seine Übersetzung korrekt in: „I’ve taken this by mistake“
Woran liegt das?
Laut einem Blog Beitrag des Goethe Instituts kam in den 1990er Jahren aus maschinellen Übersetzungsprogrammen ein lustiges Kauderwelsch heraus, weil sie damals noch anders arbeiteten als heute. Sie wurden von Programmierern mit den Regeln der Struktur einer Sprache gefüttert, also den Regeln der Grammatik sowie Satzbau und mit den einzelnen Wörtern. Der Computer übersetzte trotzdem dann Wort für Wort und versagte bei mehrdeutigen Wörtern.
Heutzutage basieren maschinelle Übersetzungen auf großen Datenmengen. Wie in einem Video über Google Translate erklärt wird, werden bzw. wurden die Computer mit großen Mengen an Texten und deren von Menschen angefertigten Übersetzungen (z. B. von den Vereinten Nationen, Büchern usw.) gefüttert, die für je zwei Sprachenpaare analysiert wurden. Durch die so genannte neuronale maschinelle Übersetzung haben sich die Übersetzungen stark verbessert. Hier werden eher ganze Sätze übersetzt. Auch Google Translate ist mit der neuronalen Verknüpfung verbessert worden. Der Computer „entdeckt“ die Regeln quasi selbst.
Nach dem erwähnten Blog Beitrag des Goethe Instituts vergleichen die heutigen maschinellen Übersetzungsprogrammen u.a. die Häufigkeit von aufeinander folgenden oder in deren Nähe stehenden Worten. Wenn also das Wort „Schloss“ in der Nähe oder nach oder vor dem Wort „wohnen“ steht, wird „Schloss“ mit „castle“ übersetzt, wenn es aber neben „reparieren“ steht, wird es mit „lock“ übersetzt.
Insofern wird der Kontext statistisch gesehen miteinbezogen.
Schwächen:
Reflexive Verben
Bei reflexiven Verben kann Bing nicht differenzieren und den Bedeutungsunterschied, den ein Verb in seiner nicht reflexiven Form gegenüber der reflexiven Form hat, nicht berücksichtigen.
Hier ist ein Beispiel:
versprechen – sich versprechen
versprechen (Bing: „promise“), sich versprechen (Bing bleibt bei „promise“). Google gibt an „To promise oneself“
Wie sieht es aus mit:
„Entschuldigung, ich habe mich versprochen.“
(Google Translate: Excuse me, I promised myself) Auch, wenn man noch ein Wort hinzufügt, um noch mehr Klarheit zu schaffen, wie z. B. in:
„Entschuldigung, ich habe gerade mich versprochen“
bleibt Bing bei seiner Übersetzung und erweitert sie einfach auf:
„Sorry, I just promised myself“
Google Translate: „Excuse me, I just promised myself“
Redewendungen
Beispiel: It was raining cats and dogs.
Bing macht daraus:
„Es war Regen Katzen und Hunde“
Richtig wäre aber: „Es regnete in Strömen.“
Hier schneidet jedoch Google Translate besser ab.
Das Programm übersetzt die Redewendung korrekt mit „Es schüttet wie aus Eimern.“
Dialekt
Beispiel: Pfüa Gott, Pfüat Eich
Bing erkennt zwar „Gott“, kann aber mit „Pfüa“ gar nichts anfangen und „Eich“ erkennt es als „Eiche und macht daraus „oak“
Google Translate kann damit auch nichts anfangen und zeigt an: „Pfüa God, Pfüat Eich“, übersetzt also nur „Gott“
Weitere Schwächen – allgemein:
Eine kostenlose, durch ein Computerprogramm erstellte Übersetzung kann nicht zielgruppenspezifisch übersetzt sein. Das kann nur ein erfahrener Übersetzer, der ein entsprechendes Briefing von seinem Auftraggeber erhalten hat.
Grundsätzliche Vor- und Nachteile von Maschinen erstellten Übersetzungen im Gegensatz zu von menschlichen Übersetzern erstellten Übersetzungen sind häufig Gegenstand von sprachwissenschaftlichen und übersetzungswissenschaftlichen Studien, Untersuchungen, Debatten und man kann zu diesem Thema einige Erörterungen oder Vorträge und Präsentationen von Akademikern – leider nur in englischer Sprache – auf Youtube anschauen, z. B. den Vortrag Man vs. Machine: Translation in the Digital Age an der University of Arizona.
Aus der Präsentation MORE THAN WORDS: Translating culture in language wird deutlich, dass hier die Schwächen von computererstellten Übersetzungen liegen. In einem Vortrag, gesponsert von Microsoft Research, zum Thema Future (Present?) of Machine Translation wird das Prinzip der neuronalen Übersetzung erklärt. Auf einem Sub-Wort-Level werden hier auch Vor- und Nachsilben berücksichtigt. Ein weiterer Vortrag in englischer Sprache mit dem Titel A Practical Guide to Neural Machine Translation“ erklärt, wie neuronale Netzwerke auf einmal mehrere Wörter berücksichtigen.
Wann macht also eine kostenlose Übersetzung ins Englische Sinn?
Auch was es umsonst gibt, kann gut sein. Eine maschinelle Übersetzung kann sinnvoll sein, wenn man sich über den Inhalt einer fremdsprachigen Website im Überblick informieren möchte und dabei in Kauf nimmt, dass nicht alles richtig wiedergegeben wird. Eine maschinelle Übersetzung kann auch sinnvoll sein, wenn man in einem fremden Land unterwegs ist und sich im Internet mal schnell über ein bestimmtes Thema informieren will.
Eine maschinelle Übersetzung kann außerdem sinnvoll sein, wenn man für berufliche Zwecke eine Basisübersetzung benötigt und sich darüber im Klaren ist, dass eine Nacharbeit an der Übersetzung unbedingt erforderlich ist, wenn man sie veröffentlichen will. Eine maschinelle Übersetzung kann zudem sinnvoll sein, um einen Text in Grundzügen zu verstehen.
Auch wenn man große Mengen an Texten zu übersetzen hat, kann zumindest eine Vorübersetzung durch maschinelle Tools sinnvoll sein. Wenn man bedenkt, dass ein Übersetzer etwa eine Stunde braucht, um eine Seite Text zu übersetzen (das ist nur ein ungefährer Wert!), dann erschließt sich sofort, dass mit maschineller Übersetzung enorme Zeitersparnis und Produktivitätszuwachs erreicht werden kann. In einem Video der Firma Argos in englischer Sprache werden diese Vorzüge weiter illustriert und ein Vergleich der Produktivitätssteigerung für verschiedene Sprachen gezeigt. Bei großen Textmengen kann eine maschinelle Übersetzung eine gute Basis für eine spätere Schlussredaktion von Menschenhand sein.
In einem Blog-Beitrag der Firma Linguatec werden weitere Anwendungsbereiche von maschinellen Übersetzungen aufgelistet. Dazu gehören:
- Internationale Kommunikation per E-Mail oder Geschäftskorrespondenz (die dadurch erheblich schneller abgewickelt werden kann)
- Bereits vorhandene Dokumente können für Geschäftspartner oder Niederlassungen im Ausland in deren eigenen Sprache zur Verfügung gestellt werden
- Für die Übersetzung von technischen Texten, z. B. Dokumentation, Handbücher, Betriebsanleitungen usw. Vor allem bei standardisierten Texten oder weitgehend standardisierten Texten ist maschinelle Übersetzung sehr effizient (vor allem durch den Einsatz von Satzarchiven)
- Einsatz von maschinellen Übersetzungen in Online-Chats, Echtzeit-Auktionen
Wann macht eine kostenlose Übersetzung keinen Sinn?
Im gesamten Bereich literarisches Übersetzen, also im Bereich Übersetzen von Romanen und Lyrik und Gedichten sollte man auf gar keinen Fall eine maschinelle Übersetzung verwenden, denn Autoren sind Sprachkünstler und verwenden häufig Wörter in nicht so gebräuchlichen Zusammenstellungen. Nuancen können nicht von Computern wahrgenommen werden, auch wenn diese mit literarischen Texten und deren Übersetzungen gefüttert wurden. Ohne menschliche Kontrolle sollte man sich für wichtige Übersetzungen – egal in welchem Bereich – auf keinen Fall auf eine ausschließlich maschinelle Übersetzung verlassen.
Ein peinliches Kauderwelsch, auf das in diesem Zusammenhang auf einem Übersetzer-Blog hingewiesen wird, ist beim Besuch des kanadischen Premierministers Justin Trudeau entstanden. Während seines Besuchs im Weißen Haus entschied sich der Fernsehsender, der für die Übersetzung der französischen Rede des Premierministers zuständig war, ein Programm zur Maschinenübersetzung, das mit einer Spracherkennung verbunden ist, zu verwenden. Die daraus entstandenen Untertitel waren oft überraschend und unverständlich. Sehen Sie sich hier die Rede von Justin Trudeau im Weißen Haus in Washington DC auf Youtube an.
In einem Webcast über neuronale maschinelle Übersetzung von Google Translate macht der Sprecher darauf aufmerksam, dass eine Übersetzung von längeren Textpassagen durch den Computer sehr langsam ist und viel Speicherplatz benötigt. Außerdem haben diese Programme Probleme mit seltenen Wörtern und zusätzlich vergessen Computerprogramme oft einfach mal Wörter zu übersetzen. Was deutsche Wortzusammensetzungen, also Komposita, angeht, können heutige Programme diese in ihre Bestandteile zerlegen.
Ungewollter Wortwitz durch fehlerhafte Syntax stellt ein weiteres Problem dar. wie z.B. slawische Sprachen, wo sich ein Wort je nach Anzahl, Fall und Geschlecht ändert, erzielen maschinengesteuerten Übersetzungsprogramme keine zufriedenstellenden Ergebnisse.
- Für Unternehmen, die ernst genommen werden wollen
- Für Webseiten von Unternehmen
- Für Fachübersetzungen in den folgenden Bereichen (diese Liste zählt nur einige Beispiele auf): Wirtschaft, Business, Finanzen, IT & Telekommunikationsindustrie, Konsumgüterindustrie, Recht, Pharmaindustrie, Automobilindustrie, Tourismus, Technik & Industrie, Medizin, Software & Internet, Maschinenbau, Luftfahrt & Raumfahrt, Politik, Marketing
Als Zusammenfassung kann man sagen, dass maschinelle Übersetzungstools nicht wissen, wie man Übersetzungsfallen aus dem Weg geht, so hat z. B. Bing Probleme mit komplexen grammatikalischen Strukturen, zu denen im Deutschen auch reflexive Verben gehören, die die Bedeutung des Ausgangsverbs ändern.
Die Zukunft der maschinellen Übersetzung – Fazit
Die Zukunft ist rosig für die maschinengesteuerte Übersetzung von so genannten „kontrollierten“ Texten, also technischen Texten. Es ist zu erwarten, dass maschinelle Übersetzungen immer weiter verbessert werden. Bis dahin lohnt es sich, in das Lektorat eines qualifizierten Übersetzers zu investieren und maschinelle Übersetzungen von einem ausgebildeten Übersetzer gegenlesen und korrigieren zu lassen. Immer noch sind Übersetzungen von Menschenhand genauer, Schätzungen zufolge sind sie etwa um 60% akkurater als maschinelle Übersetzungen.
Diese Seite auf Englisch: Free English to German Translation by Twigg’s Translations UK
Literatur:
H.-D. Maas: Das Saarbrücker Übersetzungssystem SUSY. In: Sprache und Datenverarbeitung. 1978
Autor: Susanne Mühlhaus