Was ist Semantik in der Maschinellen Übersetzung (MT)?

Semantik ist ein wichtiges Forschungsgebiet in der Übersetzungsbranche. In einfachen Worten wird erklärt, wie die Wörter und Sätze angeordnet sind, um die Bedeutungen zu vermitteln, die Sie beabsichtigen.

Da maschinelle Übersetzung (MT) zunehmend Teil der kontextsensitiven Übersetzung ist, spielt auch die Semantik eine Rolle bei dieser Technologieintegration. Wie so? Semantik in der maschinellen Übersetzung ist die Grundlage für das Training des maschinellen Lernens und die Erzielung besserer Ergebnisse in Übersetzungsprojekten.

Beginnen wir damit, zusammenzufassen, was Semantik ist und wie sie von künstlicher Intelligenz verarbeitet werden kann.

Semantische Zusammenfassung

Die Semantik ist ein Teilgebiet der Linguistik, das sich mit der Bedeutung durch die korrekte Verwendung von Wort- und Satzkombinationen beschäftigt.

Es gibt viele Möglichkeiten, dieses Puzzle von Textelementen anzuordnen, und die Semantik gibt uns einige Konzepte, mit denen wir arbeiten können, wie z.B:

• Denotation

Es bezieht sich objektiv auf die wörtliche Bedeutung. Bei der Übersetzung kann die Fokussierung auf die Denotation manchmal zu übermäßig wörtlichen Übersetzungen führen, aber sie kann nützlich sein, wenn es sich um traditionellere Inhalte wie Wissenschaft handelt.

Z.B.:

"Der Ozean erwärmt sich aufgrund des Klimawandels schneller." (Englisch)

„Die Ozeane erwärmen sich schnell aufgrund des Klimawandels.“ (Spanisch)

Es gibt keine doppelte Bedeutung, oder? Es ist ziemlich klar, was die Sätze für jede Sprache aussagen.

• Konnotation

Konnotation beinhaltet emotionale oder kulturelle Assoziationen, die ein Wort über seine wörtliche Bedeutung hinaus trägt.

Diese Nuancen können von Sprache zu Sprache sehr unterschiedlich sein und erfordern eine sorgfältige Handhabung bei der Übersetzung, insbesondere wenn Sie Literatur, E-Learning, Poesie usw. übersetzen. Viele Branchen machen in dieser Angelegenheit Fehler.

Z.B.: das Wort "Fuchs"

Im Englischen bezeichnet das Wort "Fuchs" wörtlich ein wildes Tier, das für seine gerissene Natur bekannt ist. Es hat jedoch auch Konnotationen, wenn es metaphorisch verwendet wird. Jemanden als "Fuchs" zu bezeichnen, kann je nach Kontext unterschiedliche Konnotationen haben:

• Positive Konnotation: es impliziert Klugheit oder Schlauheit, wie jemand, der strategisch oder schlagfertig ist.
• Negative Konnotation: kann eine leicht negative Konnotation haben, als hinterlistig, täuschend oder nicht vertrauenswürdig zu sein.
  

• Hyponymie und Hyperonymie

Hyponymie bezieht sich auf spezifischere Begriffe, die unter einer breiteren Kategorie (Hypernym) zusammengefasst sind. Hypernymien sind wie ein großer Regenschirm und Hyponymien sind spezifische Beispiele darunter.

Das Verständnis dieser Beziehungen hilft bei der Wahl des richtigen Wortes bei der Übersetzung.

• Beispiel für eine Hyponymie: "Rose", "Tulpe" und "Gänseblümchen" sind allesamt Hyponyme des Hypernyms "Blume". In der Übersetzung ist die Wahl zwischen einem Hyponym und einem Hypernym kontextabhängig.
  
  Zum Beispiel ist es einfach, "Blume" ins Französische als "Fleur" zu übersetzen. Aber die Übersetzung von "Rose" erfordert den spezifischeren Begriff "Rose", weil die Sprache auch spezifische Wörter für jedes hat.
  
  
• Beispiel für Hypernymie: Wenn im englischen Text 'flower' steht, der Ausgangstext aber bestimmte Arten wie Rosen oder Lilien erwähnt, könnte die Verwendung des generischen Begriffs 'fleur' im Französischen etwas an Spezifität verlieren.
  
  
• Polysemie

Polysemie bezieht sich auf ein Wort, das mehrere verwandte Bedeutungen hat. Bei der Übersetzung ist es wichtig, die richtige Bedeutung auf der Grundlage des Kontexts zu identifizieren.

Zum Beispiel.:

Das englische Wort "bank" kann ein Finanzinstitut oder das Ufer eines Flusses bedeuten. Ins Französische übersetzt lautet das Finanzinstitut "banque", während das Flussufer "rive" ist. Der Übersetzer muss den richtigen Begriff auf der Grundlage des Kontexts auswählen.

• Mehrdeutigkeit

Mehrdeutigkeit tritt auf, wenn ein Wort, eine Phrase oder ein Satz auf mehr als eine Weise interpretiert werden kann. Der Umgang mit Mehrdeutigkeiten in der Übersetzung erfordert eine sorgfältige Abwägung der beabsichtigten Bedeutung.

Zum Beispiel.:

"Der Manager sah den Mitarbeiter mit der Brille" ist ein mehrdeutiger Satz. Hat der Manager eine Brille oder der Mitarbeiter? In der Übersetzung muss diese Mehrdeutigkeit möglicherweise auf der Grundlage des Kontexts aufgelöst werden.

Zum Beispiel, wenn man wörtlich ins Spanische übersetzt, bleibt die Mehrdeutigkeit weiterhin bestehen: "Der Manager sah den Angestellten mit der Brille". Wer benutzt die Brille?

Warum sind Semantiken in der maschinellen Übersetzung wichtig?

Semantik ist vorhanden in der Art und Weise, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und verarbeiten. Es ist der Schlüsselpunkt beim Training von KI, um in der Lage zu sein, die richtige Bedeutung von Inhalten zu erfassen.

Wenn Sie ein CAT-Tool mit schlechten maschinellen Lernprozessen verwenden, können semantische Probleme aller Art, die wir zuvor erwähnt haben, auftreten (als Probleme, die Sie lösen müssen): Mehrdeutigkeit, Polysemie, verwirrende Verwendung von Konnotation/Denotation usw.

Das Erzielen der richtigen Ausgabe hängt von der Fähigkeit der Maschine ab, den Kontext zu erkennen.

Redewendungen sind sogar noch sinnvoller, in den meisten Fällen benötigen Sie eine Abstimmung von menschlichen Übersetzern, die die kulturellen Nuancen beider Sprachen verstehen.
Wenn Sie beispielsweise die Phrase "break a leg" wörtlich in eine andere Sprache übersetzen, kann dies zu einer verwirrenden Nachricht führen. Im Englischen ist es eine Möglichkeit, jemandem viel Glück zu wünschen. Aber wenn wir es ins brasilianische Portugiesisch übersetzen, könnte man "muita merda!" verwenden, was wörtlich "viel Mist" bedeutet, aber mit der richtigen Konnotation ist es auch ein sehr beliebter Ausdruck in der brasilianischen Theaterwelt, um viel Glück zu wünschen.

Das Verständnis der semantischen Bedeutung ermöglicht es MT-Systemen, eine genauere und aussagekräftigere Übersetzung zu erstellen.

Ihre Algorithmen verwenden semantische Analysetechniken, um die Bedeutung von Texten zu extrahieren, einschließlich der Verarbeitung von Stimmungsanalysen, Sprachübersetzungen und Fragebeantwortungen.

Herausforderungen in der Semantik für MT

Sie können sich vorstellen, dass die Eingabe von Semantik in MT-Systemen eine Herausforderung darstellt. Jede Sprache hat Hunderte von kulturellen Kontexten, Redewendungen und Slang, die es verständlich machen, warum die Maschinen manchmal Schwierigkeiten haben.

Versuchen Sie, den Ausdruck "Let the cat out of the bag!" in eine andere Sprache zu übersetzen. (bedeutet "ein Geheimnis preisgeben, oft unbeabsichtigt"). Die Ergebnisse werden wahrscheinlich amüsant sein, weil sie so wörtlich genommen werden!

Während sich MT-Systeme durch KI und Deep Learning verbessert haben, ist die Perfektionierung der Semantik noch ein fortlaufender Prozess.

In der Technologie und maschinellen Übersetzung ist die Beherrschung der Semantik der Schlüssel zur Erstellung präziser, kontextbewusster Übersetzungen. Während MT-Tools einen langen Weg zurückgelegt haben, ist die Verfeinerung der Art und Weise, wie Maschinen Semantik verstehen und anwenden, entscheidend für die Zukunft der Sprachtechnologie.

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