Was sind Translation-Memory-Systeme

Die moderne Sprach- und Übersetzungsindustrie ist heutzutage ohne Translation-Memory-Systeme (TMS) undenkbar. CAT-Tools haben – leider – mit Katzen nichts zu tun. CAT-Tools (aus dem Englischen “computer-assisted / computer-aided translation tools”) wie z.B. SDL Trados Studio, Phrase oder Across bieten Übersetzer:innen, Übersetzungsmanager:innen und schlussfolgernd Kund:innen enorme Unterstützung zu besseren, schnelleren und kosteneffizienteren Übersetzungen.

Was sind aber Translation-Memory-Systeme? In diesem Beitrag lernen Sie zunächst einmal TMS kennen. In einem 2. Teil möchten wir Ihnen die Vorteile erläutern und darstellen, welche Texte/ Textsorten dafür geeignet und ungeeignet sind.

Eine Einführung in Translation Memory-Systeme

Translation Memory-Systeme (TMS) sind im Großen und Ganzen Datenbanken von gespeicherten Übersetzungen. Übersetzer:innen übersetzen Texte, die aus Wörtern, Phrasen, Sätzen, Absätzen und/oder Textausschnitten bestehen. Diese Übersetzungen – meistens Sätze – werden gemeinsam mit ihren entsprechenden ausgangssprachlichen Texten in einer Datenbank gespeichert – in einem sogenannten „Translation-Memory“ (TM), in anderen Worten in einem „Übersetzungsspeicher“. Ein TM ist an das Sprachpaar bzw. die Sprachkombination gebunden und funktioniert in beiden Richtungen. Zum Beispiel kann eine TM einer englischen Übersetzung (EN) aus einem deutschen Text (DE) nur für das Sprachenpaar Englisch-Deutsch – aber in beide Richtungen DE>EN oder EN>DE – verwendet werden. Andere Sprachen können natürlich hinzugefügt werden.

Segment

Die Kombination aus der Übersetzung eines Textes/ Textausschnitts in einer Zielsprache mit dem Text in einer Ausgangssprache wird „Segment“ genannt. Diese Segmente machen zusammen ein Translation-Memory aus. Sie können bei Wiederholungen in neuen Übersetzungsprojekten wieder verwendet werden oder bei Abweichungen vom Text zur Stütze einer genaueren und besseren Übersetzung dienen. Daher nutzen TMS bestimmte Werte zur Ermittlung unterschiedlicher Kategorien für unterschiedliche Segment-Entsprechungen und -Ähnlichkeiten (Achtung: Begriffe können je nach TMS abweichen):

1. Perfect-Matches: Identische Segmente, die aus anderen Dokumenten unter Berücksichtigung der Textumgebung, Metainformationen u. a. herangezogen werden.
2. Kontext-Matches/ 101%-Matches: Segmente, die sowohl identisch als auch in identischer Textumgebung (also „Kon-Text“) sind.
3. Wiederholungen/ Repetitionen/ 100%-Matches: Genaue Segment-Wiederholung im gleichen TM oder im gleichen Text.
4. Fuzzy-Matches: ungenaue Übereinstimmungen zwischen aktuellen und bereits übersetzten Segmenten im TM, die weniger als 100%-Übereinstimmung aufweisen.
5. No-Matches/ 0%-Matches: Segmente, die gar nicht im TM vorhanden sind bzw. keine Übereinstimmung mit gespeicherten Segmenten zeigen.

Doch Vorsicht ist geboten: Um das TMS optimal zu nutzen, müssen bestimmte Kriterien beachtet werden. Dabei ist es wichtig, dass weder die Qualität der Übersetzungen beeinträchtigt wird, noch dass Übersetzungen aus dem TM in einen unpassenden Kontext übernommen werden. Daher sollte diese sensible Aufgabe von Sprachexpert:innen in anderen Worten Fachübersetzer:innen und Übersetzungsmanager:innen gemacht werden. Sonst könnte etwas richtig schieflaufen: sprachliche Fehler übersehen, alte und neue Segmente miteinander verwechselt, Layout verrutscht werden usw.

In einem 2. Beitrag zu diesem Thema gehen wir näher auf die Vor- und Nachteile von Translation-Memory-Systemen ein und erläutern, welche Texte dafür geeignet bzw. ungeeignet sind.