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master's thesis
Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen
2024. urn:nbn:hr:142:675724
Grlić, Tadej
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Humanities and Social Sciences

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Grlić, T. (2024). Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen (Master's thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Humanities and Social Sciences. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:142:675724

Grlić, Tadej. "Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Humanities and Social Sciences, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:142:675724

Grlić, Tadej. "Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Humanities and Social Sciences, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:142:675724

Grlić, T. (2024). 'Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen', Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Humanities and Social Sciences, accessed 17 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:142:675724

Grlić T. Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen [Master's thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Humanities and Social Sciences; 2024 [cited 2024 December 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:142:675724

T. Grlić, "Analyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen", Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Humanities and Social Sciences, Osijek, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:142:675724

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Metadata
TitleAnalyse der führenden maschinellen Übersetzungsplattformen
Title (english)Analysis of Leading Machine Translation Systems
Title (croatian)Analiza vodećih sustava za strojno prevođenje
AuthorTadej Grlić
MentorMelita Aleksa Varga (mentor)
Committee memberSanja Cimer Karaica (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMelita Aleksa Varga (član povjerenstva)
Committee memberIvana Jozić (član povjerenstva)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Humanities and Social Sciences
Osijek
Defense date and country2024-06-19, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		HUMANISTIC SCIENCES
Philology
German Studies
Abstract
Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt die Entwicklung der maschinellen Übersetzung und erläutert die grundlegende Terminologie. Außerdem werden die Unterschiede zwischen „maschineller“ und „computerunterstützter Übersetzung“ erwähnt und einzelne maschinelle Übersetzungsmodelle erläutert. Der Grund für den Einsatz maschineller Übersetzung und die Herausforderungen, die solche Systeme mit sich bringen, sind ebenfalls ein wichtiger Teil der Arbeit. Das Ziel ist es herauszufinden, ob maschinelle Übersetzer genauso erfolgreich sind wie Menschen und in welchen Übersetzungsbereichen sie menschlichen Übersetzern gleichwertig, besser oder schlechter gegenüberstehen. Im zweiten Teil der Arbeit erfolgt eine empirische Analyse maschinell übersetzter Texte. Dabei kommen die folgenden Übersetzungssysteme zum Einsatz: Google Translate, DeepL und ChatGPT. Das Korpus der Arbeit besteht aus drei Texten in englischer Sprache, die bereits ins Deutsche übersetzt wurden. Die Modelle und Kriterien, auf denen die maschinelle Übersetzungsanalyse basieren kann, sind unterschiedlich und in dieser Analyse werden die von Kirchhoff et al. gebraucht. Nach der Fehleranalyse wurde festgestellt, dass die maschinellen Übersetzer auf der semantischen Ebene das Niveau der menschlichen Übersetzung erreicht haben, auf morphologischer, syntaktischer oder pragmatischer Ebene jedoch noch weitere Verbesserungen erforderlich sind.
Abstract (croatian)
Prvi dio ovoga rada opisuje razvoj strojnog prevođenja i u njemu je objašnjenja osnovna terminologija. Spominju se razlike između „strojnog“ i „računalno potpomognutog prevođenja“ i objašnjavaju pojedini modeli strojnog prevođenja. Razlog za korištenje strojnog prevođenja i izazovi koje takvi sustavi nose također su važan dio ovoga rada. Cilj je otkriti jesu li strojni prevoditelji jednako uspješni kao i ljudi te u kojim područjima prevođenja su jednaki, bolji ili lošiji od ljudskih prevoditelja. U drugom dijelu rada izvršena je empirijska analiza strojno prevedenih tekstova. U tu svrhu korišteni su sljedeći strojni prevoditelji: Google Translate, DeepL i ChatGPT. Korpus čine tri teksta na engleskom jeziku koji su već prevedeni na njemački. Treba napomenuti kako modeli i kriteriji na kojima se može temeljiti analiza strojnog prevođenja mogu biti različiti, a u ovoj analizi korišten je model od Kirchhoff et al. Nakon analize pogrešaka utvrđeno je kako su strojni prevoditelji dosegli razinu ljudskog prijevoda na semantičkoj razini, no potrebna su daljnja poboljšanja na morfološkoj, sintaktičkoj i pragmatičkoj razini.
Keywords
Keywords (english)
Languagegerman
URN:NBNurn:nbn:hr:142:675724
Study programmeTitle: German Language and Literature (double major); specializations in: Teacher Education, Translation Studies
Course: Translation Studies
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: sveučilišni/a magistar/magistra njemačkog jezika i književnosti / sveučilišni/a magistar/magistra edukacije njemačkog jezika i književnosti (sveučilišni/a magistar/magistra njemačkog jezika i književnosti / sveučilišni/a magistar/magistra edukacije njemačkog jezika i književnosti)
Study programmeTitle: Publishing Studies (double major)
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: sveučilišni/a magistar/magistra nakladništva (sveučilišni/a magistar/magistra nakladništva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-12-03 14:31:38