Schlagworte
Rechtsübersetzung
Übersetzungsdidaktik.
Zitationsvorschlag
Abstract
Mit der Ablösung der statistischen durch die neuronale Übersetzung hat die maschinelle Übersetzung einen weiteren Qualitätssprung gemacht. Dadurch ist auch ihre Nutzung durch Übersetzerinnen und Übersetzer in der Ausbildung stark gestiegen, was bei der Ausrichtung der Didaktik und der Bewertung der studentischen Leistungen nicht unberücksichtigt bleiben kann. Da nun aber Rechtstexte Merkmale haben, die die maschinelle Übersetzung vor größere Herausforderungen stellen, fragt sich, inwieweit die maschinelle Übersetzung heute schon in der Lage ist, auch Rechtstexte oder zumindest bestimmte Textsorten oder Teile von Textsorten so gut in eine andere Rechtssprache zu übertragen, dass sich der Aufwand an Post-Editing in Grenzen hält, und ob folglich ein gezielter Einsatz in der Didaktik in Erwägung gezogen werden kann. Auf dem Prüfstand stehen zwei kostenlos online zur Verfügung stehende Systeme, DeepL Translator und MateCat. Während DeepL Translator ein reines mit Linguee trainiertes System der neuronalen maschinellen Übersetzung ist, handelt es sich bei MateCat um ein CAT-System mit Integration der zunächst statistischen und heute neuronalen maschinellen Übersetzung, das einerseits eine Nutzung eigener Ressourcen oder von MyMemory und andererseits eine Auswahl unter verschiedenen Systemen der maschinellen Übersetzung oder eine Nutzung einer Kombination von Systemen der maschinellen Übersetzung erlaubt. Das Versuchsdesign sieht die mehrfach in verschiedenen Zeitabständen erfolgende italienisch-deutsche Übersetzung von Texten verschiedener Textsorten der Rechtsetzung (Gesetze), Rechtspraxis (notarielle Immobilienkaufverträge, Klageschriften, Gerichtsurteile, Vollmachten) und Rechtslehre (rechtswissenschaftliche Aufsätze) mit beiden Systemen und die anschließende Systematisierung der Fehler und die Bewertung der Übersetzungsergebnisse vor. Bei der Auswahl der Texte wurde nicht nur auf die Provenienz aus den verschiedenen rechtlichen Handlungsbereichen geachtet, sondern auch auf den unterschiedlichen, mit DyLan TextTools ermittelten Schwierigkeitsgrad. Die Bewertung erfolgt nach dem rein den Zieltext betreffenden Kriterium Verständlichkeit bzw. Sinnhaftigkeit und dem die Relation zwischen Ausgangstext und Zieltext betreffenden Kriterium Entsprechung unter Berücksichtigung der Übersetzungssituation. Insgesamt ist das Ergebnis noch zu schlecht, um dem Post-Editing von maschinell übersetzten Rechtstexten in der Didaktik einen größeren Platz einzuräumen. Beim rechtswissenschaftlichen Aufsatz, beim Gesetz und beim Tatbestand der Klageschrift wurden aber vergleichsweise gute Ergebnisse erzielt. Die Bewertung fiel bei der Relation zwischen Ausgangstext und Zieltext grundsätzlich schlechter als in Bezug auf die Verständlichkeit bzw. Sinnhaftigkeit des Zieltextes aus. Darauf muss die Didaktik mit einer Verbesserung des übersetzerischen Vorgehens und einer Stärkung der Fachkompetenz antworten. Außerdem muss sie das Bewusstsein für die Unterschiede zwischen Human- und maschineller Übersetzung schärfen.
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