Термин |
Перевод |
Значение |
Контекст |
Adaptation, die |
Адаптация |
Видоизменение текста в соответствии с требованиями заказчика |
Im Übersetzungsbereich bezeichnet der Begriff Adaption die kreative Anpassung eines Textes an die Anforderungen eines lokalen Zielmarktes [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Adaptive MT |
Адаптивный машинный перевод |
Самообучающийся механизм машинного перевода, который адаптируется к стилю пользователя и учится в режиме реального времени |
Adaptive MT steht bisher nicht für alle Sprachrichtungen zur Verfügung [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Analyse, die |
Анализ |
Второй этап трансферного перевода |
Im Analyseschritt wird der Quelltext geparst, in Sätze und Konstituentenstrukturen segmentiert und schließlich analysiert [Werthmann 2014: 89]. |
Architektur, die |
Архитектура системы |
Структура какой-либо системы или программного обеспечения – внутренние элементы и взаимосвязь с внешней средой |
Die Architektur bleibt in ihrem Kern regelbasiert, aber statistische Methoden unterstützen die schnelle Entwicklung von Grammatiken und Wörterbüchern für neue Übersetzungsrichtungen [https://cordis.europa.eu/project/rcn/96580/brief/de]. |
Ausgabesatz, der |
Исходное предложение |
Структура, предложение языка оригинала |
Der Decoder „übersetzt“ dann den Informationsvektor in einen Ausgabesatz der Zielsprache [Maier 2017: 289]. |
Ausgangssprache, die |
Исходный язык |
Язык текста оригинала |
Bei der wortbasierten statistischen MÜ entspricht ein Wort in der Ausgangssprache einem Wort in der Zielsprache [Grabowski 2017: 295]. |
Ausgangstext, der |
Исходный текст |
Текст языка оригинала |
Ein Übersetzer übersetzt einen Ausgangstext/Quelltext von der Ausgangssprache in die gewünschte Zielsprache [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Beispielbasierte MT / MÜ / Ansätze |
Автоматические переводчики на основе примеров |
Автоматические переводчики, использующие двуязычные корпуса текстов в качестве основной базы и совершающие перевод по аналогии |
Die beispielbasierte MÜ (engl. Example Based Machine Translation, abgekürzt EBMT) stützt sich auf dem Abrufen und Wiederverwenden von ähnlichen oder identischen Segmenten aus bereits übersetzten Inhalten [Werthmann, Witt 2014: 96]. |
Daten, die |
Данные |
Информация в формализованном виде |
Bei der Statistischen Maschinellen Übersetzung dreht sich alles um Daten [Wloka 2016: 27]. |
Datenbank, die |
База данных |
База, оперирующая двуязычными корпусами или наборами ранее переведенных текстов, структур, примеров |
Statistische MÜ-Systeme arbeiten auch mit Datenbanken, in denen die jeweiligen ausgangs- und zielsprachlichen Einheiten gespeichert sind [Wittkowsky 2017: 336]. |
Decoder, der |
Декодер |
Звено, преобразующее информацию из одного вида в другой вид |
Der Decoder „übersetzt“ dann den Informationsvektor in einen Satz der Zielsprache [Maier 2017: 289]. |
Direkte Übersetzung, die |
Прямой перевод |
Перевод по типу «слово в слово» |
Die direkte Übersetzung ist der älteste und einfachste Ansatz der MÜ [Werthmann, Witt 2014: 88]. |
Editor, der |
Редактор |
Облачная программа редактирования со встроенной памятью переводов для перевода и проверки |
Der Editor ist ein Cloud-basiertes Bearbeitungsprogramm mit integriertem Translation Memory zur Übersetzung und Überprüfung [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Eingabesatz, der |
Исходное предложение |
Структура или предложение языка оригинала |
Der Encoder übersetzt einen Eingabesatz in einen sogenannten Informationsvektor, den das System als Voraussetzung für eine optimale Übersetzung identifiziert hat [Maier 2017: 289]. |
Encoder, der |
Кодер |
Звено, кодирующее информацию |
Der Encoder übersetzt einen Eingabesatz in einen sogenannten Informationsvektor, den das System als Voraussetzung für eine optimale Übersetzung identifiziert hat [Maier 2017: 289]. |
Evaluierung, die |
Оценка качества |
Совокупность операций, выполняемых с целью оценки соответствия конкретной продукции установленным требованиям. |
Ziel der Evaluierung in der industriellen Praxis ist die Bewertung von Übersetzungen zur Feststellung, ob sie den Qualitätsanforderungen genügen [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Fehler, der |
Ошибка |
Непреднамеренное отклонение от правильных действий |
Fehler in Übersetzungen sind ärgerlich und leider nicht immer vermeidbar. Manchmal können sie jedoch gravierende Konsequenzen haben [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Fehlerkorrektur, die |
Исправление ошибок |
См. Корректирование |
Beim Korrektorat (Fehlerkorrektur) wird die sprachliche Richtigkeit eines Textes geprüft, d. h. Rechtschreibung, Interpunktion, Grammatik und Umbruchkorrekturen werden kontrolliert. Mehr erfahren [https://www.inter-contact.de/fachglossar/A]. |
Generierung, die |
Генерирование |
Третий этап трансферного перевода (другое название – синтез), при котором происходит «собирание» текста на языке перевода |
Schließlich wird im Generierungsschritt aus der vom Transfer erzeugten abstrakten Repräsentation von Strukturen der Zielsprache wieder eine natürlichsprachliche Ausgabe von Sätzen der Zielsprache generiert [Werthmann 2014: 89]. |
Hybride Ansätze / MT / MÜ, Pl |
Смешанные подходы к автоматическому переводу |
Машинный перевод, основанный на синтезе перевода по правилам и статистического перевода |
Unter hybriden Ansätzen versteht man MÜ-Systeme, die versuchen, die Vorteile verschiedener Ansätze in einem System zu vereinen [Stein 2009: 14]. |
Informationsvektor, der |
Вектор информации |
Структуры языка оригинала |
Der Decoder „übersetzt“ dann den Informationsvektor in einen Ausgabesatz der Zielsprache [Maier 2017: 289]. |
Interlingua, die |
Интерлингва |
Вид машинного перевода на основе правил, при котором происходит трансформация текста на исходном языке в модель, общую для нескольких языков, затем непосредственно перевод текста на язык перевода |
Beim Interlingua-Ansatz ist der Aufwand für die Analyse der Ausgangssprache im Vergleich zum Transfer-Ansatz und zur direkten Übersetzung am größten [Werthmann, Witt 2014: 90]. |
Kontextbasierte MT / MÜ / Ansätze, Pl |
Автоматические переводчики на основе контекста |
Автоматические переводчики, использующие двуязычные корпуса текстов в качестве основной базы и совершающие перевод, исходя из анализа текста оригинала в целом |
Der Vorteil der kontextbasierten MÜ ist, dass die Wörter in ihrem Kontext übersetzt werden, wodurch viele Ambiguitäten gelöst werden können [Werthmann, Witt 2014: 98]. |
Kriterium, das |
Критерий |
Признак, основание, правило принятия решения по оценке чего-либо на соответствие предъявленным требованиям |
Die bisherigen Evaluierungsmodelle haben jedoch keine speziellen Kriterien, die Rückschlüsse auf eine Änderung des Risikos zulassen [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Korrektorat, der |
Корректирование |
Проверка текста на наличие грамматических, синтаксических и орфографических ошибок |
Beim Korrektorat (Fehlerkorrektur) wird die sprachliche Richtigkeit eines Textes geprüft, d. h. Rechtschreibung, Interpunktion, Grammatik und Umbruchkorrekturen werden kontrolliert [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Korrelation, die |
Корреляция |
Соотношение между чем-либо |
Die finale Übersetzung entspricht demjenigen Satz, dessen zielsprachige N-Gramme eine hohe Korrelation mit den quellsprachigen N-Grammen aufweisen und deren zielsprachige Wörter am wahrscheinlichsten zusammen in der Zielsprache auftreten [Maier 2017: 289]. |
Korpus, das (Pl – Korpora) |
Корпус текстов |
Подобранная и обработанная по определённым правилам совокупность двуязычных текстов, используемых в качестве базы для перевода |
Es handelt sich dabei um zwei- oder auch mehrsprachige Korpora mit den gleichen Inhalten [Werthmann, Witt 2014: 91]. |
Korpusbasierte statistische MT/ MÜ / Ansätze, Pl |
Корпусные статистические автоматические переводчики |
Разновидность машинного перевода, где перевод генерируется на основе статистических моделей, параметры которых являются производными от анализа двуязычных корпусов текста |
Die meisten korpusbasierten statistischen Ansätze, die heutzutage untersucht und angewendet werden, sind entweder reinstatistik- oder beispielbasiert [Werthmann, Witt 2014: 92] |
Künstliche Intelligenz, die |
Искусственный интеллект |
1. Способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые, как считается, может выполнять только человек. 2. Наука и технология создания интеллектуальных машин. |
Wir hören, dass Ansätze wie Big Data, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz (KI) beinhalten, das eine Vielzahl von Berufsbildern bedroht, aber auch neue Chancen bietet [Maier 2017: 288]. |
Lektorat |
Редакция |
Редакция стиля текста и проверка содержания |
Das Lektorat führt zu einer Optimierung des Textes hinsichtlich Inhalt, Stil, Ausdruck und Gliederung sowie Rechtschreibung und Grammatik [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Lokalisierung, die |
Локализация |
Процесс адаптации программного обеспечения к культуре какой-либо страны |
Bei der Lokalisierung werden Inhalte (Software, Bücher, Filme, Websites) an die im Zielgebiet herrschenden Marktanforderungen angepasst und übersetzt [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Markt, der |
Рынок |
Совокупность процессов и процедур, обеспечивающих обмен между покупателями и продавцами отдельных товаров и услуг, связанных с переводом и межкультурной коммуникацией. |
Massive Verkürzung der Zeit, in der Resultate aus Forschungslaboren als Produkte auf den Markt kommen [Maier 2017: 288]. |
Maschinelle Dolmetschen, das / maschinelle Dolmetschung, die |
Машинный устный перевод |
Устный перевод, совершаемый автоматическим переводчиком |
Basis für eine maschinelle Dolmetschung ist ein Spracherkennungssystem [Stampf 2012: 20]. |
Maschinelle Lernen, das |
Машинное обучение |
Класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач |
Es gibt Fortschritte im Bereich des Maschinellen Lernens und Anwendung der Resultate auch in der Sprachtechnologie [Maier 2017: 288]. |
Maschinelle Übersetzung, die |
Машинный перевод |
Перевод, совершаемый автоматическим переводчиком |
Die Maschinelle Übersetzung (MÜ) ist ein heiß diskutiertes Thema im Moment und viele Unternehmen beschäftigen sich mit der Frage, ob sie eine MÜ verwenden sollen https://www.sdl.com/de/event/language/webinars/maschinelle-uebersetzung.html]. |
Maschinenübersetzung, die |
Машинный перевод |
Перевод, совершаемый автоматическим переводчиком |
In der wissenschaftlichen Forschung hat man der statistischen Maschinenübersetzung (Machine Translation, MT) bereits erhebliche Aufmerksamkeit gewidmet [https://cordis.europa.eu/project/rcn/96580/brief/de]. |
Maschinelle Übersetzungssystem, das |
Система машинного перевода |
Компьютерная программа, предназначенная для машинного перевода |
Maschinelle Übersetzungssysteme sind Anwendungen oder Online-Dienste, die maschinelle Lerntechnologien nutzen, um große Mengen von Text aus und in eine ihrer unterstützten Sprachen zu übersetzen [https://www.microsoft.com/de-de/translator/business/machine-translation/#whatmachine]. |
Maschinelle Übersetzungstechnologie, die |
Технология машинного перевода |
Технология перевода, основанная на использовании компъютерных программ – автоматических переводчиков – для перевода устных и письменных текстов |
Obwohl die Konzepte hinter der maschinellen Übersetzungstechnologie und die Schnittstellen, um Sie zu verwenden, relativ einfach sind... [https://www.microsoft.com/de-de/translator/business/machine-translation/#whatmachine] |
Metadaten, die |
Метаданные |
Информация о другой информации, позволяющая автоматически искать какие-либо объекты или управлять ими |
Bei einem Buch sind Metadaten beispielsweise der Name des Autors, der Erscheinungstermin, der Verlag und die ISBN [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Muster, der |
Образец |
Способ устройства, вид, форма |
Das Verfahren, das sehr viel Rechenleistung benötigt, identifiziert und nutzt sprachliche und übersetzungsorientierte Eigenschaften und Muster, die unter Umständen nicht augenfällig sind; es generalisiert die Zusammenhänge zwischen diesen Mustern mit der Möglichkeit, Übersetzungsregeln zu spezifizieren [Maier 2017: 288]. |
N-Gramm, das |
N-грамм |
Последовательность звуков, слогов, слов или букв |
Maschinelles Lernen im Rahmen der Statistischen Maschinellen Übersetzung (SMT) basiert auf „N-Grammen“, d. h. auf Wortgruppen, die zusammen auftreten [Maier 2017: 289] |
Neuronale maschinelle Übersetzung, die |
Нейронный машинный перевод |
Машинный перевод на основе нейронных сетей |
Neuronale maschinelle Übersetzung basiert auf der Modellierung von neuronalen Netzen, die – in grob vereinfachter Form – dem neuronalen Aufbau des Gehirns nachempfunden sind [https://berns-language-consulting.de/blog/neuronale-maschinelle-uebersetzung-mysterium-mit-zukunft/ ]. |
Neuronale Netz (Netzwerk), das |
Нейронная сеть |
Вычислительная модель, по своей структуре напоминающая строение человеческого мозга, в которой сигнал распространяется через последовательные слои элементов, имитирующих нейроны |
Neuronale MT basiert auf der Modellierung von neuronalen Netzen, die – in grob vereinfachter Form – dem neuronalen Aufbau des Gehirns nachempfunden sind [https://berns-language-consulting.de/blog/neuronale-maschinelle-uebersetzung-mysterium-mit-zukunft/ ]. |
Optimale Übersetzung, die |
Оптимальный перевод |
Соответствующий уровень качества перевода |
Der Encoder übersetzt einen Eingabesatz in einen sogenannten Informationsvektor, den das System als Voraussetzung für eine optimale Übersetzung identifiziert hat [Maier 2017: 289]. |
Pre-Editing |
Предредактирование |
Предварительное редактирование текста человеком перед вводом его в программу для машинного перевода |
In diesem Tutorial wird ein fiktiver Pre-Editing-Auftrag von der Anfrage bis hin zur Lieferung beschrieben, um dabei auf die wichtigsten Aspekte dieser besonderen Tätigkeit gezielt einzugehen [Grizzo 2017: 293]. |
Phrasenbasierte MT / MÜ / Ansätze, Pl |
Пооборотные статистические автоматические переводчики |
Автоматические переводчики, использующие двуязычные корпуса текстов в качестве основной базы и совершающие перевод отдельных словосочетаний и фраз текста, а затем их «собирание» в цельный текст перевода |
Ein Vorteil der phrasenbasierten gegenüber der wortbasierten statistischen MÜ ist, dass mehrere Wörter mit einem einzelnen übersetzt werden können und umgekehrt [Werthmann, Witt 2014: 95]. |
Post-Editing |
Постредактирование |
Редактирование текста человеком после перевода данного текста программой машинного перевода |
Beim Post-Editing gibt es allerdings wichtige Aspekte, die die Vorgehensweise des Übersetzers stark beeinflussen [Grizzo 2017: 293]. |
Rechenaufwand, der |
Затраты машинного времени на вычисления |
Затраченные на анализ текста перевода ресурсы компьютера и время, а также уровень сложности работы, выполняемой программой |
So werden die Beibehaltung der Genauigkeit der Sprachanalyse sowie ein kleinerer Rechenaufwand unterstützt [https://cordis.europa.eu/project/rcn/96580/brief/de]. |
Regelbasierte MT / MÜ / Ansätze, Pl |
Автоматические переводчики на основе правил |
Программы машинного переводы, которые состоят из двуязычных словарей и грамматик, охватывающих основные семантические, морфологические, синтаксические закономерности каждого языка |
Die regelbasierten Ansätze (engl. Rule-Based Machine Translation, abgekürzt RBMT) gehören zu den klassischen Ansätzen der M [Werthmann, Witt 2014: 87]. |
Risikomanagement, das |
Управление рисками |
Процесс принятия и выполнения управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятного результата и минимизацию возможных потерь проекта, вызванных его реализацией |
Ein professionelles Risikomanagement für Übersetzungen senkt das Risiko in diesem Bereich signifikant [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Qualitätsmanagement, das |
Управление качеством |
Деятельность оперативного характера, воздействующими на процесс создания продукции с целью обеспечения её качества путём выполнения функций планирования и контроля качества, коммуникации (информации), разработки и внедрения мероприятий и принятия решений по качеству |
Beim Risikomanagement verhält es sich so wie beim Qualitätsmanagement: Werden Maßnahmen eingeführt, die bestimmte Dinge bewirken sollen, muss auch nachgeprüft werden, ob die gewünschte Wirkung erzielt wird [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Quelltext, der |
Текст-источник |
См. Исходный текст |
Ein Übersetzer übersetzt einen Ausgangstext/Quelltext von der Ausgangssprache in die gewünschte Zielsprache [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Satzpaare, die |
Пара предложений |
Структура языка оригинала и структура языка перевода |
Gefunden werden die wahrscheinlichsten Satzpaare, indem man von einem Satz T ausgeht und den entsprechenden Satz S, den der Übersetzer als Ausgangstext für die Übersetzung verwendet hat, sucht und dem Satz T zuordnet [Stampf 2012: 25]. |
Segment, der |
Сегмент |
Единица перевода |
Beim Einsatz maschineller Vorübersetzung erweitert sich der o. g. Arbeitsablauf um die zusätzliche Vorübersetzung neuer Segmente durch ein MT-System [Schneider 2014: 241]. |
Sprachanalyse, die |
Языковой анализ |
Сопоставление единиц текста оригинала с единицами текста перевода |
So werden die Beibehaltung der Genauigkeit der Sprachanalyse sowie ein kleinerer Rechenaufwand unterstützt [https://cordis.europa.eu/project/rcn/96580/brief/de]. |
Sprachdienstleister, der |
Поставщик языковой услуги |
Переводческие компании и бюро, также сами специалистов, работающие в языковой сфере или в области перевода |
Um Potenziale durch gemeinsame Automatisierungslösungen zu heben und komplexe Prozesse für Mitwirkende zu vereinfachen, werden alle am Gesamtprozess Mitwirkenden eingebunden: Die Erzeuger der Quelldaten, der Sprachdienstleister, die Reviewer, die Publisher [Rempel, Schröder 2017: 285]. |
Spracherkennungssystem, das |
Система распознавания речи |
Система, осуществляющая процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию |
Dolmetscher kann diese Fehler erkennen und trotzdem eine richtige Dolmetschung erstellen, ein Spracherkennungssystem kann dies allerdings nicht und daher treten bei der maschinellen Übersetzung von Texten, die von Spracherkennungssystemen erstellt wurden, sehr viele Fehler auf [Stampf 2012: 20]. |
Sprachtechnologie, die |
Языковая технология |
Достижение в области межкультурной коммуникации |
Es gibt Fortschritte im Bereich des Maschinellen Lernens und Anwendung der Resultate auch in der Sprachtechnologie [Maier 2017: 288]. |
Standard, der |
Стандарт |
Модель, норма, правило, принимаемые за исходные для сопоставления с ними других объектов |
Für die Bewertung (Evaluierung) von Übersetzungen gibt es allerdings noch keine festgeschriebenen Standards [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Suchalgoritmus, das |
Поисковый алгоритм |
Алгоритм, предназаченный для выборки наиболее подходящих фрагментов перевода, предлагаемых программой |
In weiterer Folge wird ein Suchalgorithmus verwendet [Stampf 2012: 26]. |
Synthese, die |
Синтез |
См. Генерирование |
Ein RBMT-System erarbeitet eine Übersetzung in drei aufeinanderfolgenden Stufen: Analyse, Transfer und Synthese (bzw. Generierung) [Stein 2009: 8] |
Terminologieverwaltungssystem, das |
Система управление терминологией |
Программное обеспечение, которое позволяет пользователям эффективно собирать, обрабатывать терминологию |
Während Terminologieverwaltungssysteme (TVS) zweifelsohne einen sehr deutlichen Fortschritt für die Arbeit mit Terminologie bedeuten, sind sie nicht ohne Schwächen [Massion 2014: 471]. |
Textredaktion, die |
Редактирование текста |
Проверка текста на все виды ошибок, проверка его содержания и стилистики |
Bei der Textredaktion wird ein Text auf inhaltliche Richtigkeit, formalen Aufbau, Grammatik, Zeichensetzung und sprachlich-stilistische Wortwahl überprüft [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Transkreation, die |
Транскреация |
См. Адаптация |
Transkreation ist ein Synonym für Adaption [https://www.inter-contact.de/fachglossar/A]. |
Transfer, der |
Трансфер |
1. Вид непрямого перевода, на котором основывается автоматический переводчик по правилам: программа преобразует структуры языка оригинала в грамматические конструкции языка перевода. 2. Второй этап трансферного перевода |
1. Beim Transfer nimmt der Aufwand des Übersetzungsprozesses zu: Im Unterschied zur direkten Übersetzung läuft er nicht auf der Wortebene ab, sondern auf der Satzebene. 2. Der Übersetzungsprozess vollzieht sich in drei Phasen: Analyse, Transfer und Generierung [Werthmann, Witt 2014: 89]. |
Transliteration, die |
Транслитерация |
Точная передача знаков одной письменности знаками другой письменности |
Als Transliteration wird die buchstabengetreue Übertragung von Wörtern aus einem Schriftsystem in ein anderes (z. B. griechische in lateinische Buchstaben) bezeichnet. [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Transkription, die |
Транскрипция |
Передача на письме тем или иным набором письменных знаков элементов звучащей речи |
Die Transliteration wird oft alternativ zur Transkription benutzt [https://www.inter-contact.de/fachglossar]. |
Universelle Sprache, die |
Универсальный язык |
Язык, система терминов, определенных строго и однозначно, а потому допускающих над собой чисто формальные операции |
Unglücklicherweise ist so eine universelle Sprache bis heute nicht entdeckt worden, auch wenn bereits Llull und Leibniz, wie beschrieben, daran forschten [Stein 2009: 8]. |
Wissensmanagementsystem, das |
Система управления знаниями |
Система, осуществляющая процесс создания, обмена, использования и управления знаниями и информацией |
Parallel zu TVS findet man in manchen größeren Unternehmen Wissensmanagementsysteme, die auch auf der Basis von Begriffen arbeiten [Massion 2014: 471]. |
Wortbasierte statistische MT / MÜ / Ansätze |
Пословные статистические переводчики |
Автоматические переводчики, использующие двуязычные корпуса текстов в качестве основной базы и совершающие перевод отдельных слов, а затем их «собирание» в цельный текст перевода |
Wortbasierte statistische MÜ stützt sich auf die Analyse von Korpora auf der Wortebene [Werthmann, Witt 2014: 93]. |
Zielsprache, die |
Язык перевода |
Язык текста перевода, язык реципиента |
Bei der wortbasierten statistischen MÜ entspricht ein Wort in der Ausgangssprache einem Wort in der Zielsprache [Grabowski 2017: 295]. |
Zwischenschichten weiterer Neuronen, Pl |
Промежуточные слои остальных нейронов |
Слои нейронов, необходимые для преобразования структур языка оригинала в структуры языка перевода при нейронном машинном переводе |
Diese Informationen werden als Input eines neuronalen Netzes verarbeitet (durch einen sog. Encoder) und über Zwischenschichten weiterer Neuronen (sog. hidden layers) vom sog. Decoder direkt in den zielsprachlichen Satz überführt [https://berns-language-consulting.de/blog/neuronale-maschinelle-uebersetzung-mysterium-mit-zukunft/]. |
Zwischensprache, die |
Промежуточный язык |
См. Интерлингва |
Sie läuft in zwei Phasen ab. In der ersten Phase wird der Ausgangstext analysiert und in eine Zwischensprache (=Interlingua) übertragen [Stampf 2012: 23]. |
Übersetungsbewertung, die |
Оценка качества перевода |
См. Оценка качества |
Für die Übersetzungbewertung gibt es allerdings noch keine festgeschriebenen Standards [Ottman, Canfora 2017: 277]. |
Übersetzungskandidat, der |
Кандидаты на перевод |
Предполагаемые конечные единицы языка перевода |
Während der Übersetzung produziert das Übersetzungsmodell eine Vielzahl von Übersetzungskandidaten, bei denen die N-Gramme der Zielsprache eine hohe Korrelation zu den N-Grammen im Ausgangstext haben [Maier 2017: 289]. |
Übersetzungsmodell, das |
Модель перевода |
Модель, которая связывает n-граммы текста оригинала и текста перевода, используемая статистическим переводчиком |
Auf Basis von N-Grammen generiert SMT ein „Übersetzungsmodell“, das die N-Gramme der Quellsprache mit den N-Grammen der Zielsprache in Beziehung setzt [Maier 2017: 289]. |
Übersetzungsqualität, die |
Качество перевода |
Качественный уровень выполненного письменного или устного перевода, оцениваемый исходя из некого набора объективных критериев |
Evaluiert man ein MÜ-System ist eines besonders wichtig: die Übersetzungsqualität, also die Qualität des Zieltextes [Stampf 2012: 32]. |
Übersetzungsregel, der |
Правило перевода |
Модель, согласно которой необходимо совершать перевод |
Das Verfahren, das sehr viel Rechenleistung benötigt, identifiziert und nutzt sprachliche und übersetzungsorientierte Eigenschaften und Muster, die unter Umständen nicht augenfällig sind; es generalisiert die Zusammenhänge zwischen diesen Mustern mit der Möglichkeit, Übersetzungsregeln zu spezifizieren [Maier 2017: 288]. |