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Bibliographische Angaben zum Volltext

Hinweis zum Urheberrecht

Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-universaar-1675
URL: http://universaar.uni-saarland.de/monographien/volltexte/2018/167/


Optimierung kommerzieller Translation-Memory-Systeme durch Integration morphosyntaktischer Analyseverfahren

Weitz, Melanie

Originalveröffentlichung: (2017)
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (6.406 KB)

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SWD-Schlagwörter: Linguistik , Informatik
Freie Schlagwörter (Deutsch): computergestützte Übersetzung
Freie Schlagwörter (Englisch):
Institut: Fachrichtung 4.6 - Angewandte Sprachwissenschaft sowie Übersetzen und Dolmetschen
Fakultät: Fakultät 4 - Philosophische Fakultät II
DDC-Sachgruppe: Sprachwissenschaft, Linguistik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Prof. Dr., Haller, Johann
ISBN: 978-3-86223-245-1
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 09.01.2017
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum: 10.01.2018
Kurzfassung auf Deutsch: Seit Anfang der 90er Jahre zählen Translation Memorys zu den bedeutsamsten Werkzeugen im Bereich der computergestützten Übersetzung. Dennoch wird in den meisten auf dem Markt verfügbaren Translation-Memory-Systemen nur ein Vergleich der Zeichenketten zwischen einem neu zu übersetzenden Segment mit einem im Translation Memory gespeicherten ausgangssprachlichen Segment durchgeführt, um ähnliche Übersetzungseinheiten aufzufinden. Linguistische Übereinstimmungen bleiben häufig unberücksichtigt, sodass bedeutungsgleiche bzw. -ähnliche Segmente mit unterschiedlicher (morpho-)syntaktischer Struktur nicht oder nur mit einem geringeren Ähnlichkeitswert ausgegeben werden.
In diesem Band wird die Optimierung eines kommerziellen Translation-Memory-Systems durch Hinzuschaltung eines morphosyntaktischen Analyseprogramms beschrieben. Der Fokus liegt dabei auf der Erläuterung des entwickelten Prototyps, bestehend aus der Beschreibung des erweiterten Algorithmus zur Identifikation der längsten gemeinsamen Teilzeichenketten zwischen zwei zu vergleichenden ausgangssprachlichen Segmenten sowie des selbst konzipierten, auf linguistischen Analysen beruhenden Proximitätsmaßes zur Ermittlung von Ähnlichkeitswerten, die das menschliche Ähnlichkeitsempfinden abbilden sollen. Die umfangreiche Evaluierung des entwickelten Systems demonstriert das Ausmaß der erreichten linguistischen Optimierung kommerzieller zeichenkettenbasierter Translation Memorys.
Kurzfassung auf Englisch: