Um im Kontextwörterbuch die Treffer (also die Beispielsätze) nach bestimmten Kriterien einzuschränken, müssen Sie zuerst die Filter einblenden:

Die aufgeklappte Filter-Box sieht dann so aus:

Es gibt fünf Filter-Kriterien:

• TLD Deutsch: Top level domain für die deutsche Seite
• TLD Englisch: Top level domain für die englische Seite
• Korpustyp
• Host
• Sachgebiete

Die Kriterien und ihre Verwendung werden im folgenden genauer erklärt.

TLD Deutsch
Hier können die Treffer auf eine sogenannte top level domain (TLD) eingeschränkt werden. Als top level domain wird der letzte Teil einer Web-Adresse (Domain) hinter dem letzten Punkt bezeichnet, z.B. de oder com. Wenn Sie eine der blau dargestellten TLDs auswählen, werden nur noch Sätze angezeigt, deren deutsche Seite von einer Webseite mit der entsprechenden TLD stammt. Es wird also nur noch eine Teilmenge der vorhandenen Treffer angezeigt. Wenn Sie z.B. nur Sätze sehen wollen, deren deutsche Seite von einer Webseite aus der Schweiz stammt, dann wählen Sie unter TLD Deutsch ch aus.

Die tiefergestellten Zahlen neben jeder TLD geben die Anzahl der jeweils vorhandenen Beispielsätze an.

Da nicht alle Beispielsätze aus dem Web stammen, sondern auch aus parallelen Korpora wie DGT-TM, gibt es auch eine TLD namens ohne. Wenn Sie diese auswählen, werden nur noch Sätze angezeigt, die nicht aus dem Web, sondern aus einem Parallelkorpus stammen.

TLD Englisch
Hier können Sie die gewünschte Top level domain für die englische Seite einschränken. Wenn Sie z.B. nur Sätze sehen wollen, deren englische Seite von einer Webseite aus Großbritannien stammt, wählen Sie uk als TLD Englisch.

Mehrere Filterkriterien können miteinander kombiniert werden. Wenn Sie beispielsweise nur Sätze sehen wollen, deren deutsche Seite von einer Webseite aus Österreich stammt und deren englische Seite von einer Webseite aus Großbritannien, dann wählen Sie at als TLD Deutsch und anschließend noch uk als TLD Englisch.

Korpustyp
Jeder Beispielsatz gehört zu genau einem Korpustypen. Es gibt die folgenden Korpustypen:

Host
Wenn Sie einen Host auswählen, werden nur noch Beispielsätze angezeigt, die von diesem Host stammen. Als Beispiel die Filter-Box und die Übersetzungen für das Suchwort „Läufer“:

Unter den Übersetzungen von „Läufer“ sind diejenigen hervorgehoben (anklickbare Buttons), für die Beispielsätze gefunden wurden. Man erkennt Sie auch an den tiefergestellten Zahlen: sie haben eine Zahl größer Null (die Zahl steht für die jeweils gefundenen Sätze). Alle Lesarten von Läufer sind vertreten: Sport (runner, halfback), Schach (bishop), Technik (rotor, stretcher) und der Teppich. Wenn Sie nun chessbase als Host auswählen, werden nur noch Sätze zur Schach-Lesart gefunden:

Wenn Sie dagegen die Beispielsätze auf den Host berlin-laeuft einschränken, erhalten Sie nur noch Sätze zur Lesart runner:

Sachgebiete
Hier kann die Menge der angezeigten Beispielsätze auf ein Sachgebiet eingeschränkt werden. Sachgebiete gibt es allerdings nur bei den Korpustypen „Webseite“ und „EU Webseite“. Jede gecrawlte Webseite wurde mit einem automatischen Verfahren ein bis drei Sachgebieten zugeordnet. Nachfolgend die vollständige Liste aller Sachgebiete (das Sachgebiet unbekannt gilt für alle Sätze ohne Sachgebietsklassifizierung):

unbekannt, technik, informationstechnologie, internet, tourismus, e-commerce, verlag, theater, mode-lifestyle, schule, universitaet, verwaltung, transport-verkehr, informatik, kunst, musik, film, infrastruktur, staatliche-entscheidungsorgane-und-oeffentliches-finanzwesen, oekonomie, media, finanzmarkt, wirtschaftsrecht, auto, politik, sport, steuerterminologie, jagd, verkehr-kommunikation, marketing, boerse, radio, medizin, personalwesen, rechnungswesen, ressorts, immobilien, markt-wettbewerb, religion, astrologie, flaechennutzung, mythologie, militaer, psychologie, transaktionsprozesse, soziologie, bahn, unternehmensstrukturen, gastronomie, physik, literatur, verkehrssicherheit, weltinstitutionen, oekologie, pharmazie, jura, astronomie, bau, gartenbau, verkehr-gueterverkehr, handel, versicherung, raumfahrt, luftfahrt, foto, archäologie, meteo, zoologie, forstwirtschaft, geografie, geologie, nautik, philosophie, botanik, architektur, biologie, vogelkunde, mathematik, landwirtschaft, historie, chemie, verkehrsfluss, linguistik, bergbau, finanzen, typografie, controlling, mobilfunk-telekommunikation

Im neu gestalteten deutsch-englischen Kontext-Wörterbuch (wie im letzten Beitrag erklärt) finden die Nutzer nicht nur Treffer aus dem Wörterbuch, sondern ab sofort auch computergenerierte Übersetzungsvorschläge.

Als Beispiel seien die Treffer für die Suchanfrage lesen vorgestellt:

Durch einen Klick auf einen Übersetzungsvorschlag kann sich der Nutzer die Sätze anzeigen lassen, aus denen der automatische Übersetzungsvorschlag stammt und selbst beurteilen, ob die vorgeschlagene Übersetzung adäquat ist. Die Zahl bei den Übersetzungsvorschlägen unten rechts gibt die Anzahl der Sätze an, in denen der Übersetzungsvorschlag vorkommt (es werden aber höchstens 10 Sätze angezeigt).

Dieses Feature richtet sich an erfahrene Nutzer, die abwägen können, ob die vorgeschlagene Übersetzung überhaupt richtig sein kann. Dadurch, dass die Übersetzungsvorschläge automatisch aus der Masse der zweisprachigen Verwendungsbeispiele erzeugt werden, kann es vorkommen, dass der eine oder andere Vorschlag falsch ist.

Beispiel:

Wenn in vielen zweisprachigen Sätzen six (engl.) und sieben (deu.) vorkommen, wie in den Sätzen: It’s half past six. (engl.) bzw. Es ist halb sieben, so wird dem Nutzer sieben als Übersetzung für six präsentiert, was dann mit Bedacht verwendet werden muss.

Das Kontext-Wörterbuch Deutsch-Englisch bietet ab sofort Suchvorschläge (suggest, autocomplete) an, sobald der Nutzer die ersten drei Buchstaben in die Suchzeile eingegeben hat. Eingabe heb führt zu Vorschlägen wie hebt hervor, hebammen, hebelwirkung, heben usw.

Wörterbucheinträge, die aus mehreren Wörtern bestehen, werden als Suchvorschläge angezeigt, wenn die Eingabe mit dem Wortanfang eines beliebigen Wortes des Wörterbucheintrags übereinstimmt. Eine erweiterte Sucheingabe heben führt zu Vorschlägen wie das niveau heben, eine last heben, den wert heben, den standard heben, aus den angeln heben, hebend.

Neben jedem Suchvorschlag werden dem Nutzer gleich bis zu sieben Übersetzungen angezeigt. Um Verwendungsbeispiele für diese Übersetzungen anzuzeigen oder weitere Übersetzungen anzuzeigen, muss mit diesem Suchvorschlag die eigentliche Suche ausgeführt werden.

Präsentiert werden die Suchvorschläge aufgeteilt in zwei Kategorien: Zunächst die Top-10-Vorschläge aus dem Wörterbuch und darunter die computergenerierten Vorschläge. Die Sucheingabe hemmnis zeigt einerseits Übersetzungen für hemmnis aus dem Wörterbuch: barrier, hindrance, obstruction, disincentive, restraint und andererseits auch computergenerierte Übersetzungen: obstacle, impediment, constraint, barriers, delay.

Es wird gleichzeitig in beiden Sprachrichtungen gesucht. Aus welcher Sprache ein Vorschlag stammt, ist anhand der kleinen Fahne leicht zu erkennen.

Linguatools hat das Kontext-Wörterbuch Deutsch-Englisch einem neuen Schliff unterzogen:

1. Das Wörterbuch wurde um neue Quellen erweitert.
2. Die Verwendungsbeispiele wurden vervielfacht und verfeinert.
3. Die Darstellung der Suchergebnisse wurde völlig neu und userfreundlich überarbeitet.
4. Zusätzliche Angaben zum Verwendungsbeispiel wurden bereitgestellt.

1. Wörterbuch

Bisher enthielt unser deutsch-englisches Wörterbuch ca. 630.000 Übersetzungen aus den folgenden Quellen:

• Übersetzungen von Frank Richter von der TU Chemnitz
• Übersetzungen von Wikipedia-Artikelnamen
• Übersetzungen aus dem Wiktionary
• Übersetzung, die vom linguatools-Team halbautomatisch oder automatisch hinzugefügt worden sind.

In der neuen Version kommen folgende Quellen hinzu:

Jetzt findet man im Kontext-Wörterbuch insgesamt über 1,4 Mio. Übersetzungen von Einzelwörtern und typischen Wortverbindungen (Stand 1.9.2015).

Zum Testen seien hier ein paar häufige Suchwörter wie entstehen, bereits, Grundlage, notwendig und eher seltene Suchwörter wie Flüchtlingslager, nachvollziehen, lückenlos genannt.

2. Verwendungsbeispiele

Bisher waren linguatools-Verwendungsbeispiele u.a. folgenden Ursprungs:

• Literaturübersetzung ( H.C. Andersen, H. de Balzac, F.M. Dostojewski, A.C. Doyle, G.E. Lessing, G. Orwell, L. Carroll, C. Dickens, G. Flaubert, J.W. Goethe, L. von Sacher, J. Spyri, T. Storm und O. Wilde)
• Pressemeldungen der Bundesregierung bzw. einzelner Ministerien
• Reden deutscher Politiker 2004-2007 sowie J.F. Kennedys Berliner Rede 1963.
• Abstracts von Diplom-/Magisterarbeiten, Dissertationen und wissenschaftlichen Fachjournalen
• europarl-Parallelkorpus
• DGT-TM (Translation Memory der EU)
• Untertitel von Filmen und Serien

Es handelte sich also um Quellen, die gezielt manuell „angezapft“ wurden und für die Wörterbuchbelange angepasst wurden.

Als neuer Ursprung deutsch-englischer Verwendungsbeispiele kommt nun hinzu :

• WWW als Ganzes

Im weltweiten Web (WWW) findet linguatools zweisprachige Verwendungsbeispiele zu Wörterbucheinträgen nun automatisch. Dafür wurde ein spezieller Crawler entwickelt, der mehrsprachige Webseiten erkennt, im nächsten Schritt die gewünschten zweisprachigen Sätze extrahiert und schließlich den eigentlichen Wörterbucheinträgen zuordnet.

Die Verwendungsbeispiele aus dem WWW sind mit dem Korpustyp „Webseite“ gekennzeichnet.

3. Darstellung

Um die Treffermenge übersichtlich zu halten, werden die Suchtreffer auf mehrere Tabs aufgeteilt:

Tab „Übersetzungen“

In diesem Tab werden Übersetzungen zum Suchwort angezeigt, gruppiert nach Wortart. Wird beispielsweise nach der Übersetzung für Übersicht gesucht, erhält man als Treffermenge die nach ihrer Häufigkeit sortierten Übersetzungen overview, summary, list, review, survey, outline, general view usw. Durch das Anklicken der jeweiligen Übersetzung werden unmittelbar Verwendungsbeispiele eingeblendet. Zu jeder Übersetzung gibt es die Information über die Anzahl der Verwendungsbeispiele, die das linguatools-Kontex-Wörterbuch für diese Übersetzung bereithält, jedoch bekommt der User maximal hundert Verwendungsbeispiele angezeigt.

Ein Feature verdient besondere Aufmerksamkeit. Es werden Verwendungsbeispiele nicht nur der Übersetzungen eingeblendet, sondern auch ihrer flektierten Varianten.
Zur Übersetzung Übersicht-overview werden also nicht nur Verwendungsbeispiele mit Übersicht-overview, sondern auch mit Übersichten-overviews angezeigt. Bei der Suche nach dem Verb kaufen (buy) werden auch Verwendungsbeispiele mit kauft-buy und gekauft-bought eingeblendet.

Tab „Typische Wortverbindungen“

In diesem Tab werden Übersetzungen typischer Wortverbindungen des Suchwortes angezeigt. Für das Suchwort Übersicht erscheinen dann Übersetzungen wie

• buchhalterische Übersicht – accounting statement
• die Übersicht behalten über – keep track of
• konsolidierte Übersicht – consolidated balance sheet

Die Verwendungsbeispiele – sofern welche vorhanden – werden durch einen Klick auf die jeweilige Übersetzung der typischen Wortverbindung angezeigt.

Tab „Weitere Beispiele“

In diesem Tab werden keine Übersetzungen des Eingabewortes angezeigt, sondern weitere zweisprachige Verwendungsbeispiele. Hier findet man weitere Übersetzungsmöglichkeiten, denn in den Sätzen der Zielsprache ist KEINE Übersetzung, die in den ersten zwei Tabs bereits aufgetreten ist.

4. Zusätzliche Angaben

Bei jedem automatisch gecrawlten Verwendungsbeispiel werden dem User weitere Informationen eingeblendet:

• Sachgebiet der Webseite, in der der Satz gefunden wurde.
• Link zur Webseite, in der der Satz gefunden wurde.
• Lokalisierung der Sprache: Deutsches (DE), österreichisches (AT) oder schweizerisches Deutsch (CH) bzw. Englisch aus England (UK) und USA-Englisch (US).

In einem früheren Posting berichteten wir über unsere halb-automatische Methode der
Wörterbucherweiterung. Mittlerweile haben wir das Verfahren verbessert und können nun für eine bestimmte Klasse von Konstruktionen automatisch neue Übersetzungen unserem Wörterbuch hinzufügen. Bei den Konstruktionen handelt es sich um Komposita, also zusammengesetzte Substantive wie Seerechtsabkommen.
Ausgehend von unserem vorhandenen Wörterbuch und unserem Satzarchiv aus knapp 5 Millionen deutsch-englischen Satzpaaren konnten wir mit dem Verfahren 70.000 englische Übersetzungen von 60.000 deutschen Komposita automatisch ins Wörterbuch übernehmen.

Wie funktioniert die automatische Komposita-Übersetzung?
Zunächst muss das deutsche Kompositum in seine Bestandteile zerlegt werden. Das ist für den Computer ein äußerst schwieriges Unterfangen. Nehmen wir als Beispiel das Kompositum Bildungsaustauschprogramm. Unser Kompositazerleger findet als Konstituenten: Bildung, Austausch und Programm. Die Konstituenten können nun im Wörterbuch nachgeschlagen werden:

Bildung: creation development education establishment formation forming genesis learning literacy nurture setting up
Austausch: exchange replace substitutional commutation interchange relocation swapping transposition
Programm: channel cycle program programme schedule scheme manifesto

Die Übersetzungen der beiden Bestimmungswörter Bildung und Austausch werden jetzt noch um ihre Adjektiv-Ableitungen erweitert:

development -> developmental, education -> educational …

Aus den möglichen Übersetzungen jeder Konstituente (und den
Adjektiv-Ableitungen) werden dann alle möglichen Kombinationen gebildet:

creation exchange channel
development exchange channel
…
forming transposition manifesto

In diesem Beispiel gibt es 14 x 9 x 7 = 882 mögliche Kombinationen. Aber welche davon gibt es im Englischen? Und sind sie überhaupt Übersetzungen des Ausgangskompositums? Angenommen development relocation cycle existiert im Englischen, handelt es sich dabei überhaupt noch um die Übersetzung von Bildungsaustauschprogramm?
Um das herauszufinden, durchsuchen wir unser Satzarchiv aus zweisprachigen deutsch-englischen Sätzen. Auf der deutschen Seite muss das Ausgangswort Bildungsaustauschprogramm vorkommen, und auf der englischen Seite alle drei Wörter einer der 882 erzeugten
Kombinationen. Zwischen den drei Wörtern dürfen außerdem Präpositionen und Artikel vorkommen. So finden wir zu Bildungsaustauschprogramm die englische Entsprechung programme for educational exchange.
Auf gleiche Weise wird aus Seerechtsabkommen zuerst See, Recht und Abkommen, dann (neben vielen anderen Kombinationen) sea, law und convention, und schließlich convention on the Law of the Sea.

Als nächstes planen wir, unsere Methode auf andere Konstruktionen als Komposita auszudehnen. Wenn zu Wirtschaftsentwicklung die englische Entsprechung economic development gefunden werden kann, sollte das für die Nominalphrase wirtschaftliche Entwicklung auch funktionieren.

Zum Schluss einige Beispiele für automatisch gefundene Komposita-Übersetzungen (in Klammern die jeweilige Häufigkeit in unserem Satzarchiv):

Heringsfangmöglichkeit
– possibility for catching herring

Haushaltsbeschluss
– budgetary decision (10)
– budget decision (6)
– decision on the budget (2)

Souveränitätsgewinn
– gain in sovereignty

Imageverlust
– loss to the image

Gefahrensituation
– risk situation (5)
– dangerous situation (4)
– situation of risk (3)

In einer Schwammkopf-Folge fährt der Tintenfisch in einem aufgemotzten Auto herum und sagt: “Schaut mal: mein neues Muskelauto!” Das ist die wörtliche Übersetzung des englischen muscle car, und ich dachte, es müsse doch eine bessere Übersetzung geben. Aber ich fand keine.

Schaut man sich die Bilder von Muscle Cars an, denkt man an – wie gesagt – aufgemotzte Autos, wie sie auch auf unseren Straßen zu sehen sind: tiefergelegte BMWs mit Breitreifen und Heckspoiler zum Beispiel.

Der Schein trügt jedoch. Unter “Muscle Cars” versteht man im US-amerikanischen nämlich laut Wikipedia erstens nur Autos bestimmter amerikanischer Hersteller wie Chevrolet, Dodge oder Oldsmobile mit einem Acht-Zylinder-Motor, und zweitens sind sie bereits ab Werk so hergestellt, d.h. gar nicht nachträglich getunt.

Dieses Beispiel zeigt wieder einmal, dass Wortbedeutungen von der jeweiligen Kultur abhängen, und warum Übersetzen so schwierig ist. Der Sprachphilosoph Hilary Putnam veranschaulicht am Beispiel Katze, dass selbst vermeintlich “einfache” Wörter nicht immer Eins-zu-Eins übersetzbar sind, denn Menschen aus unterschiedlichen Kulturen haben unterschiedliche prototypische Katzen vor Augen: Thailänder eine Siamkatze, Iraner eine Perserkatze, usw., so dass die Übersetzung des thailändischen miu (Mæw) mit Katze strenggenommen nicht korrekt ist.

Der Philosoph W.V.O. Quine hat daraus gefolgert, echtes Übersetzen sei unmöglich, es gebe nur unterschiedlich “brauchbare” Annäherungen.