Der Bereich für computergestützte Übersetzung (CAT) zeigt den segmentierten Quelltext neben Übereinstimmungen aus Translation Memories, Terminologiedatenbanken und maschineller Übersetzung nach der Vorübersetzung an. Nicht übersetzbare Elemente werden ebenfalls angezeigt.
Der CAT-Bereich ruft Matches und Vorschläge aus den aktuell verfügbaren Übersetzungsressourcen ab. Informationen aus zuvor verwendeten Ressourcen, die für das Projekt nicht mehr aktiviert sind, können nicht bereitgestellt werden.
Durch Doppelklick auf einen Vorschlag oder die Verwendung von CTRL+Number wird dieser auf den Zieltext angewendet. CAT-Ergebnisse können auch mit CTRL+ArrowDown und CTRL+ArrowUp verschoben werden. Um den aktuell ausgewählten Vorschlag in das Zielsegment einzufügen, wird CTRL+Space verwendet.
Weitere Informationen zu einem Segment im unteren Fenster werden angezeigt, wenn auf das Segment im CAT-Bereich geklickt wird.
Das Bewegen des Mauszeigers über Informationen im unteren Fenster liefert weitere Details.
Hinweis
Wenn ein Terminus in der Zielsprache eine Anmerkung oder Verwendungsinformation aufweist, ist er mit einem Sternchen (*) gekennzeichnet.
CAT-Ergebnisse werden in der folgenden Reihenfolge angezeigt und sind farblich gekennzeichnet:
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Hellgrün – Beste Übereinstimmung aus Translation Memory, nicht übersetzbaren Elementen oder maschineller Übersetzung, basierend auf der Kennzahl.
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Orange – Termbank-Einträge (falls ein bevorzugter Terminus vorhanden ist, wird dieser oben angezeigt).
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Lachsfarben – Beste Übereinstimmung aus Translation Memory, nicht übersetzbaren Elementen oder maschineller Übersetzung, basierend auf den Kennzahlen.
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Hellviolett – Maschinelle Übersetzungen (ohne QPS-Kennzahl).
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Grau – Sub-Segment TM (S).
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101% – Ein kontextbezogener Translation Memory-Match.
Ein Match von mehr als 100 % zeigt an, dass auch der Kontext mit dem im TM gespeicherten übereinstimmt.
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100% - Ein exakter Translation Memory-Match.
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78% - Ein Fuzzy Translation Memory-Match (alles unter 100 %).
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S - Ein Subsegment-Match.
Wenn ein kleinerer Teil des Originaltextes zuvor als kurzes Segment übersetzt wurde, zeigt der CAT-Bereich diesen an, auch wenn die Übereinstimmung unter dem im Editor festgelegten Schwellenwert liegt.
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Der Abwärtspfeil (↓) zeigt eine TM-Abwertung an.
Ein Projektmanager kann Strafabzüge für TM-Übereinstimmungen niedriger Qualität festlegen, um sicherzustellen, dass diese überprüft werden. 100%-Matches können beispielsweise als 95%-Matches angezeigt werden.
Wenn zwei oder mehr einem Projekt zugewiesene Translation Memories denselben oder eine gleichwertige Übereinstimmung für ein Segment enthalten, zeigt der CAT-Bereich nur die Übereinstimmung aus dem TM mit der höheren Priorität an. Die Übereinstimmung aus dem TM mit niedrigerer Priorität erscheint nicht automatisch, selbst bei 100 %, und erfordert eine manuelle Konkordanzsuche, um sie zu finden.
Die Reihenfolge der Translation Memories in den TM-Einstellungen des Projekts kann angepasst werden, um festzulegen, welches TM Vorrang hat. Die Verfügbarkeit der TM-Prioritätskonfiguration hängt vom Abonnement-Plan ab.
Der angezeigte Match spiegelt die Reihenfolge der Priorität der dem Projekt zugewiesenen Translation Memorys wider und nicht den höchsten Match-Prozentsatz über alle zugewiesenen TMs hinweg. Die Reihenfolge der Translation Memories in den TM-Einstellungen des Projekts ändern, um die Übereinstimmung eines anderen TM im CAT-Bereich anzuzeigen. Diese Option ist möglicherweise nicht in allen Abonnement-Plänen verfügbar.
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TB zeigt einen vorgeschlagenen Terminus aus einer Termbank an.
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TB in Gelb zeigt einen New Terminus an, der noch nicht genehmigt wurde.
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TB in Gelb mit fetten Zeichen zeigt einen Genehmigt Terminus an.
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Ein Terminus in Rot zeigt einen Terminus an, der abgelehnt wurde und während der Übersetzung nicht verwendet werden sollte.
Wenn ein Terminus ausgewählt ist, werden Details am unteren Rand des Bereichs angezeigt. Beim Klicken auf Edit source oder Edit target wird die Seite geöffnet.
Wenn eine Termbank spezifische Sprach-Locales enthält, werden in Jobs, die mit diesen Locales übereinstimmen, nur Termini angeboten, die für die jeweiligen Locales verfügbar sind.
Beispiel:
Eine Termbank enthält FR, FR_FR und FR_CA.
Der Job enthält nur FR_FR.
Es werden nur Termini angezeigt, die in FR_FR verfügbar sind.
Wenn eine Termbank eine Sprache ohne Locales hat, werden die Termini aus dieser Sprache auch in Jobs mit Locale angeboten.
Beispiel:
Eine Termbank enthält FR.
Diese Termini werden sowohl für FR- als auch für FR_FR-Jobs vorgeschlagen.
Wenn ein exakter mehrwörtiger Terminus in der Termbank existiert, erscheint er im CAT-Bereich, während einwörtige Termini ignoriert werden.
Wenn ein einwörtiger Terminus Teil eines mehrwörtigen Terminus ist, wird nur der mehrwörtige Terminus im CAT-Bereich angezeigt. Dies hilft dabei, die relevantesten Termini anzuzeigen, wobei mehrwörtige Termini für eine bessere Konsistenz priorisiert werden, während unnötige einwörtige Vorschläge vermieden werden.
Das Fuzzy-Matching für Termbank-Einträge berücksichtigt nur ein Suffix, das an das Ende eines Terminus angehängt wird (zum Beispiel passt „Auto“ auch zu „Autos“), oder eine Wortstammvariation von bis zu 6 Zeichen nach einer definierten Wortstammgrenze. Es berücksichtigt kein neues Wort, das zwischen bestehende Wörter in einem mehrwörtigen Terminus eingefügt wurde, da dies eher eine strukturelle als eine morphologische Änderung darstellt. Um sicherzustellen, dass solche Varianten erfasst werden, sollten sie als separate Einträge in der Termbank hinzugefügt werden.
Ein nicht übersetzbares Element (NÜE) ist Text, der nicht übersetzt werden muss. Phrase identifiziert diese Texte und schlägt sie als NÜEs vor.
NÜEs sind KI-basiert; ein im Hintergrund arbeitender Algorithmus identifiziert sie basierend auf festgelegten Kriterien. NÜE-Segmente enthalten normalerweise Zeichen, Symbole und Wörter, die nicht übersetzt werden müssen, wie etwa Zahlen, Formeln, Code, E-Mail-Adressen, Währungen, Personen- und Produktnamen. Da es KI-basiert ist, können Inkonsistenzen nicht ausgeschlossen werden, da der Algorithmus zur Identifizierung der NÜEs kontinuierlich auf Basis der gesammelten Daten verbessert wird.
Abhängig von der KI-Genauigkeit beträgt die NÜE entweder 100 % oder 99 % und ist wahrscheinlich ein Segment, das keine Übersetzung erfordert, sollte aber dennoch von einem Linguist geprüft werden.
Die Anzeige der NÜE-Kennzahl im Editor ist optional und es gibt zwei Einstellungen:
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NÜE ohne Kennzahl, angezeigt mit weißem Hintergrund in der Kennzahl-Spalte und im CAT-Bereich
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NÜE mit Kennzahl, angezeigt als unterstrichene grüne 100 oder orangefarbene 99 in der Kennzahl-Spalte und im CAT-Bereich
Um Match-Details anzuzeigen:
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Mit der Maus über die unterstrichene Kennzahl fahren.
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Im CAT-Bereich auf das Match klicken.
Beim Anklicken eines Segments werden MT-Vorschläge im CAT-Bereich sowohl für das aktuelle Segment als auch für die vier nachfolgenden Segmente ausgelöst.
Hinweis
Wenn der CAT-Bereich keine MT-Vorschläge für ein Segment anzeigt und die Meldung „Die ausgewählte MT-Engine ist nur für die Batch-Vorübersetzung verfügbar“ erscheint, unterstützt die zugewiesene MT-Engine ausschließlich die Batch-Vorübersetzung und bietet keine Echtzeit-Vorschläge. Um MT-Vorschläge in Echtzeit im CAT-Bereich zu aktivieren, muss im MT-Profil eine andere Engine ausgewählt werden.
Siehe Spezifische MT-Engine-Einschränkungen für eine Liste der Engines, die nur die Batch-Vorübersetzung unterstützen.
Falls aktiviert, ermöglicht die QPS-Funktion Benutzern, einen Job zu analysieren, und liefert eine prozentuale Kennzahl für Vorschläge der maschinellen Übersetzung auf Segment-Ebene, bevor ein Post-Editing durchgeführt wird.
Bewertungskategorien:
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95 - 100: Hervorragend
Die höchste Übersetzungsqualität. Hervorragende Übersetzungen sind flüssig, korrekt und stilistisch angemessen.
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90 -94: Sehr gut
Eine hochwertige Übersetzung mit begrenztem Verbesserungspotenzial. Sehr gute Übersetzungen erfassen den Inhalt des Ausgangstextes und artikulieren ihn gut im Zieltext.
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75 - 89: Gut
Eine gute Übersetzung des Ausgangstextes mit Raum zur Verbesserung des Textflusses und des stilistischen Ausdrucks des Zieltextes.
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0 - 74: Schlecht
Eine schlechte Übersetzung kann den Ausgangstext nicht mit ausreichender Genauigkeit und Klarheit vermitteln.
Um die Einstellungen für den CAT-Bereich festzulegen, sind folgende Schritte auszuführen:
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Aus dem Menü
muss Einstellungen ausgewählt werden.
Das -Fenster öffnet sich.
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Der Tab ist auszuwählen.
Verfügbare Optionen:
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Die für Translation Memory Matches ist festzulegen, damit sie angezeigt und für Vorübersetzungen verwendet werden können.
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Das gewünschte Verhalten nach der Bestätigung eines Segments ist auszuwählen.
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Die automatische Übernahme bei Wiederholungen kann aktiviert beziehungsweise deaktiviert werden.
Admins und Projektmanager können entscheiden, ob die Übersetzungen von wiederholten Ausgangssprache-Segmenten automatisch in die entsprechenden Zielsprache-Segmente eingefügt werden. Es kann auch ausgewählt werden, ob Linguist-User diese Einstellung steuern können.
Weitere Informationen sind unter Zugriff und Sicherheit zu finden.
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Die Optionen für das Vorübersetzen sind festzulegen, um das Verhalten beim Vorübersetzen des nächsten Segments zu steuern, zu dem nach dem Bestätigen eines Segments gesprungen wird.
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Wenn für ein Projekt eine maschinelle Übersetzung verfügbar ist, wird Segmente mit maschineller Übersetzung vorübersetzen, wenn kein Translation Memory Match oberhalb des festgelegten Mindestschwellenwerts verfügbar ist.
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Klicke auf Speichern.
CAT-Einstellungen werden für den Editor gespeichert.