SUSY: Capabilities and range of application

Luckhardt, Heinz-Dirk

doi:10.1515/mult.1982.1.4.213

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“…Im Gegensatz zum Rechner verfügt der Übersetzer nicht nur über kumulativ aufgebaute Wissensspeicher und Operatorensequenzen, wie sie etwa im Saarbrücker Übersetzungssystem SUSY repräsentiert sind, sondern über integrierte Wissensnetze (Luckhardt 1982).…”

Section: Compendiounclassified

Syntaktische Probleme der Maschinenübersetzung

Wilss¹

1983

Mult

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Zusammenfassung Der Aufsatz beginnt mit dem Versuch, den Prozeß des menschlichen Übersetzens von maschinellen Übersetzungsprozeduren (MÜ-Prozeduren) abzugrenzen. Der Rechner besitzt keine der menschlichen Übersetzungstätigkeit vergleichbare Fähigkeit zum Aufbau von kognitiven Strategien, die einen kohärenten Zusammenhang von Textverstehen und Applikation des Verstandenen im interlingualen Transfer gewährleisten. Im Gegensatz zum Rechner verfügt der Übersetzer nicht nur über kumulativ aufgebaute Wissensspeicher und Operatorensequenzen, sondern über integrierte Wissensnetze. Das bedeutet, daß die M Ü-Forschung mit begrenzteren Komplexitätsmaßstäben arbeiten muß als der Übersetzer, der auch größere textuelle Zusammenhänge durchschauen und übersetzungsmethodisch entsprechend weiträumiger operieren kann. Es ist also zu prüfen, ob es Mittel und Wege gibt, den Komplexitätsgrad von Texten, die maschinell übersetzt werden sollen, durch die Reduzierung von komplexen Satzgebilden auf syntaktische Einfachstrukturen zu senken. Solche Rückparaphrasen verweisen auf die zentrale Rolle der Syntax beim Übersetzen. Daraus folgt, daß man auf eine pragmatische Mensch-MaschineInteraktion hinarbeiten muß. Dies ist so zu verstehen, daß die Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine bereits weitestgehend abgeschlossen ist, wenn die Maschine in Aktion tritt. Ob solche Überlegungen realistisch sind, hängt vor allem davon ab, ob es gelingt, die Autoren fachsprachlicher Texte an syntaktische Schreibkonventionen zu gewöhnen. Dies läuft auf eine MÜ-Konzeption hinaus, die gleichermaßen Erkenntnisse und Befunde der Textverständlichkeitsforschung, der Fachsprachenforschung und der Informatik als der M Ü-Forschung logisch vorgeordneter Wissenschaften verbindet und einen Lernprozeß in Gang setzt, der sprachliche Verhaltensweisen trainiert, die sich am Funktionsprinzip des Rechners orientieren. AbstractThe paper begins by attempting to distinguish the process of human translation from that of machine translation (MT) procedures. The computer possesses no capacity comparable to that of the human translator to construct cognitive strategies which permit a coherent relationship between the understanding of the text and the interlingual transfer of what has been understood. In contrast to the computer the human translator has available to him not only cumulatively acquired stores of knowledge and operating sequences, but also integrated knowledge networks. This means that research on MT has to proceed with more limited criteria of complexity than the human translator, who is also able to comprehend larger textual and contextual relationships, and thus has greater scope for manoeuvre in his translation methods.It is therefore worth examining whether ways can be found of

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