Fuzzy Matches und Repetitions bei Übersetzungen - Luis R. Cerna - E-Book

Fuzzy Matches und Repetitions bei Übersetzungen E-Book

Luis R. Cerna

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Beschreibung

Dieses verständliche Kurzhandbuch dient als Argumentationsbegleiter, wenn Sie mit Auftraggebern über Abrechnungsmethodik und Übersetzungssätze verhandeln. Sie bekommen einen guten Einstieg und setzen dann die wichtigsten Eckpunkte für Ihre Abrechnung ein. Sie verschaffen sich einen diachronischen Überblick über das Thema der Abzüge bei Fuzzy Matches und Repetitions in der Übersetzungsbranche. Anhang 1 veranschaulicht, wie Sie die Kriterien für Patentübersetzungen auf andere Fachbereiche bei Bedarf übertragen können. Anhang 2 verschafft Ihnen einen Überblick über die Rentabilitätskriterien im Übersetzerberuf bei einem bestimmten Output. Anhang 3 hilft Ihnen Ihr erstes Gutachten zu entwickeln und genau die professionelle Vorlage zu gestalten, die Sie für solche Zwecke brauchen.

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Inhaltsverzeichnis

1.

Gegenstand

1.1. Definition von Fuzzy Matches

1.2. Definition von Repetitions

2.

Lage in den 1980er Jahren

2.1. Diachronische Begriffsentwicklung

2.1.1. IUPAC neu/alt

2.1.2. Vliesstoffe

3.

Aktuelle Bestrebungen der Agenturen

4.

Translation Memory

5.

Rentabilität

6.

Kreative Abrechnungsmethoden

7.

Die Sache mit dem Ausfüllen eines Vordrucks

Anhang 1: Rentabilitätsberechnung im Übersetzerberuf

Anhang 2: Patentübersetzer

Anhang 3: Gutachtenvordruck

1. Gegenstand

Die vorliegende Studie betrifft sog. Fuzzy Matches und Repetitions wie sie in der Übersetzungsagenturbranche gehandhabt werden.

Diese Fuzzy Matches und Repetitions sind dadurch gekennzeichnet, dass sie im Rahmen eines mit einer Terminologiedatenbank (kostenpflichtig und pflegebedürftig) gekoppelten Übersetzungshilfsprogramms (kostenpflichtig und pflegebedürftig) stets zum Nachteil der betroffenen Übersetzer ausgelegt werden.

In der Chirurgie ist es so, dass, wenn ein Chirurg beispielsweise durchschnittlich 10 Blinddarm Operationen pro Woche durchführt, er als erfahrener Chirurg angesehen wird und niemand auf die Idee kommt, ihm wegen Repetitions die ihm zustehende Vergütung streitig zu machen.

In der Sanitärbranche ist es so, dass, wenn ein Installateur beispielsweise durchschnittlich 10 Waschbecken pro Woche anbringt, er als erfahrener Waschbecken-Installateur angesehen wird und niemand auf die Idee kommt, ihm wegen Repetitions die ihm zustehende Vergütung streitig zu machen.

In der Kfz-Reparaturbranche ist es so, dass, wenn ein Kfz- Meister beispielsweise durchschnittlich 10 Auspuffanlagen pro Woche anbringt, er als erfahrener Auspuffanlagen- Monteur angesehen wird und niemand auf die Idee kommt, ihm wegen Repetitions die ihm zustehende Vergütung streitig zu machen.

Diese Aufzählung kann beliebig fortgesetzt werden, solange man nicht auf den Übersetzer in der Übersetzungsagenturbranche zu sprechen kommt. Hier gelten offensichtlich andere Kriterien und Maßgaben, wie später zu sehen sein wird. Der Übersetzer mit Direktkunden ist bis dato von diesem Ansinnen verschont geblieben.

Die Abrechnungsmethodik nach JVEG (Gesetz über die Vergütung von Sachverständigen, Dolmetscherinnen, Dolmetschern, Übersetzerinnen und Übersetzern sowie die Entschädigung von ehrenamtlichen Richterinnen, ehrenamtlichen Richtern, Zeuginnen, Zeugen und Dritten, Kurztitel: Justizvergütungs- und -entschädigungsgesetz) wird in diesem Zusammenhang nicht behandelt.

1.1 Definition von Fuzzy Matches

Im Allgemeinen versteht man unter <Fuzzy Match> einen Algorithmus, der nach einer Zeichenkette innerhalb einer anderen Zeichenkette in einem Text sucht. Mit anderen Worten, es ist ein Suchvorgang nach einem bestimmten, sich wiederholenden Schema.

Der Begriff ist im englischen auch bekannt als <fuzzy logic>, <approximate string matching>, <fuzzy name matching>, <fuzzy string matching> usw. Im Deutschen verwendet man auch die Bezeichnung<unscharfe Suche>. Im Spanischen wird tendenziell <coincidencia parcial/aproximada> verwendet.

Fuzzy Matches können folgende Funktionen durchführen: Transponieren: vertauschte Buchstaben innerhalb eines Wortes in die richtige Reihenfolge bringen.

Löschen: überflüssige/doppelte Buchstaben innerhalb eines Wortes oder eines Satzes löschen.

Einfügen: Hinzufügen eines fehlenden Buchstabens in einem Wort.

Substituieren: Vertauschen eines Buchstabens, um ein Wort zu korrigieren.

Außerdem können Zeichensetzungen, zusätzliche Wörter und fehlende Leerzeichen in Textpassagen korrigiert werden.

Dies alles unter der Voraussetzung, dass das richtige Wort in der Datenbank bereits eingetragen ist.

Trotz größter Sorgfalt können falsche Verknüpfungen auftreten, die manuell bearbeitet werden müssten. Dies erfordert eine ständige Wartung, die, wenn Peanuts bezahlt werden, von Affen durchgeführt werden sollten.

1.2 Definition von Repetitions

Grob gesagt, ist ein 100%iger Fuzzy Match eine Repetition. Hier ist darauf hinzuweisen, dass eine Wiederholung im Falle eines Homonyms kein Treffer ist. Zur Erinnerung: Homonyme sind Wörter, die gleich geschrieben werden, (dieselbe Form) aber eine andere Bedeutung haben (Bsp.: Ball - Ball, Schloss – Schloss usw.).

Wiederholungen (im Spanischen: repeticiones) können nur zeitaufwendig in letzter Instanz von Fachkräften inhaltlich überprüft werden. Das Programm und die Datenbank sind nur Hilfsmittel, die unter gewissen Voraussetzungen zur Terminologievereinheitlichung beitragen können.

Wenn ein Auftraggeber, sich auf den Standpunkt stellt, Wiederholungen werden nicht bezahlt, braucht er sich nicht zu wundern, wenn der Übersetzer dazu übergeht, die Wiederholungen aus dem Ausgangstext zu extrahieren und nicht zu übersetzen, d.h. er liefert die Übersetzung ohne Wiederholungen. Dann ist es Aufgabe des Auftraggebers, die fehlenden Wiederholungen in dem Text zu finden und richtig einzutragen.

2. Lage in den 1980er Jahren

Im Anfang vor dem Computer-Zeitalter in der angewandten Sprachwissenschaft schuf Gott das Wort. Das Wort war wüst und leer, Finsternis lag über der Semantik und der Geist Gottes schwebte über dem Meer der Undeutlichkeit. Da sprach Gott: „Es werde die Karteikarte mit seinem bestimmenden Kontext“. Gott sah, dass die Karteikarte gut für die angewandte Sprachwissenschaft war.