Ein Translation Memory kann seinen vollen Nutzen nur entfalten,
wenn bereits übersetzte Texte zur Verfügung stehen, die
große Ähnlichkeit mit dem zu übersetzenden Text haben.
Der erste Schritt ist daher, solche Texte in das Translation
Memory einzuspielen.
Wenn das Textmaterial dabei auf viele Dokumente2.1verteilt ist, stellt sich die Aufgabe, die
ausgangssprachlichen Texte und die Übersetzungen einander
zuzuordnen.
Eventuell können hier Regeln, nach denen die Dokumente benannt
wurden, ausgenutzt werden.
Z.B. werden häufig die Zusätze de und en verwendet,
um deutsche und englische Texte zu unterscheiden.
Sofern der Name der Dokumente nicht mit übersetzt wurde, gibt dann
der restliche Teil der Dateinamen die Zuordnung vor.
Mir ist nicht bekannt, ob TM-Produkte verfügbar sind, die
die Zuordnung automatisch
anhand von Merkmalen der Dokumente wie z.B. Anzahl und Länge der
enthaltenen Absätze durchführen.
Im nächsten Schritt wird die Zuordnung gewöhnlich bis auf die Satzebene
verfeinert, um während der Übersetzungsarbeit die Übersetzung
eines Satzes abrufen zu können.
Dazu müssen Satzgrenzen erkannt und zwischen den Sprachseiten
einander zugeordnet werden.
Welche Probleme dabei auftreten können und warum eine Automatisierung
schwierig ist, wird in den Abschnitten ![[*]](crossref.png)
und
erläutert.
In der Regel muss der Benutzer unterstützend eingreifen.
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zeigt einen Teil des Dokumentpaars
de-news/1997-05-19.de.asc - de-news/1997-05-19.en.asc,
das entsprechend aufbereitet wurde.
Nach der Vorbereitung des Referenzmaterials kann mit der Erstellung der Übersetzung begonnen werden. Wie nun der weitere Ablauf aussieht, insbesondere wann das Translation Memory Übersetzungen vorschlägt, hängt von der CAT-Software ab, die versucht, die einzelnen Übersetzungswerkzeuge mit einem speziellen Bedienungskonzept besonders gut miteinander zu verbinden und in den Arbeitsablauf zu integrieren. Im Folgenden wird beispielhaft ein Ablauf beschrieben, bei dem das Translation Memory nicht integriert sondern als eigenständige Komponente verwendet wird.
Denkbar wäre z.B., dass die Sätze des zu übersetzenden Ausgangstextes durchnummeriert werden und ein zweites Dokument für die Übersetzung erstellt wird, das die gleichen Nummern enthält. Das Translation Memory trägt fertige Übersetzungen für die Sätze ein, die es im Referenzmaterial findet. Die weitere Texteingabe könnte dann in einem normalen Textverarbeitungssystem erfolgen. Der Übersetzer kann auf den nummerierten Ausgangstext zugreifen und anhand der Nummern erkennen, welche Bereiche bereits durch das Translation Memory übersetzt wurden. Wenn der zu übersetzende Text viele Wiederholungen von Passagen oder Einzelsätzen enthält, die nicht im Referenzmaterial vorhanden sind, dann kann der Übersetzer in diesem Beispielszenario davon profitieren, von Zeit zu Zeit die neuen Satzpaare in das Translation Memory einzuspielen und mit einer neuen Zieltextvorlage weiterzuarbeiten. Da die Sätze nummeriert sind, entfällt das aufwendige Zuordnen der Übersetzungen, das beim Einspielen neuer Texte ins Translation Memory notwendig ist.
Das Beispiel macht deutlich, dass isolierte CAT-Werkzeuge und der Rückgriff auf Standardwerkzeuge, die für die monolinguale Textverfassung gedacht sind, keine optimale Arbeitsumgebung für den Übersetzer sind. Im Beispiel wurde die Verbindung zwischen Ausgangstext und Übersetzung durch die Nummerierung der Sätze hergestellt. Wünschenswert wäre jedoch, dass das Abrufen der sich entsprechenden Textstellen von der CAT-Software erleichtert wird. Besser in den Übersetzungsprozess integrierte Translation Memorys sind des Weiteren inkrementell, d.h. sie übernehmen automatisch fertig übersetzte Sätze mit ihrer Übersetzung ins Referenzmaterial, sodass sie sofort für andere, noch zu übersetzende Sätze zur Verfügung stehen.