In der heutigen globalen Marktsituation ist eine konsistente und präzise Kommunikation entscheidend, um Ihre Markenidentität zu wahren, Branchenstandards zu erfüllen und verschiedene Zielgruppen zu erreichen. Terminologiemanagement sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen über Sprach- und Regionalgrenzen hinweg mit einer klaren Stimme spricht. Gleichzeitig stellt es sicher, dass die verwendeten Begriffe nicht nur einheitlich, sondern auch für Ihre Zielgruppe verständlich und im kulturellen sowie fachlichen Kontext angemessen sind. Terminologiemanagement bildet das Rückgrat für konsistente und qualitativ hochwertige Übersetzungen.
Ein entscheidender Schritt im Terminologiemanagement ist die Terminologieextraktion – der Prozess der Identifizierung wichtiger Begriffe aus Quelltexten oder Übersetzungen. Diese Begriffe umfassen typischerweise branchenspezifische Fachbegriffe, Produktnamen, Abkürzungen oder Ausdrücke, die in Ihrem Unternehmen häufig verwendet werden und eine einheitliche Übersetzung erfordern. Nach der Identifizierung werden sie kategorisiert und validiert, um ein Glossar oder eine Terminologiedatenbank zu erstellen, die Klarheit und Einheitlichkeit in der Kommunikation gewährleistet.
Nach der Integration in Computer-Aided Translation (CAT)-Tools dient das Glossar als sprachlicher Leitfaden und ermöglicht Übersetzern, Konsistenz, Genauigkeit und Effizienz bei allen Übersetzungsprojekten zu wahren.
Es gibt verschiedene Methoden der Terminologieextraktion, von der manuellen Extraktion bis hin zu NLP- oder KI-gestützten Tools. Jeder Ansatz hat seine Stärken und Schwächen.
Die manuelle Terminologieextraktion wird von qualifizierten Linguisten oder Fachexperten durchgeführt, die Ihre Texte sorgfältig analysieren und Schlüsselbegriffe identifizieren. Dieser Prozess umfasst oft das Lesen des Quellmaterials, das Markieren domänenspezifischer Begriffe und deren Zusammenstellung in einem Glossar oder einer Terminologiedatenbank. Der Vorteil dieser Methode liegt darin, dass ein menschlicher Experte eine präzise Identifizierung von Begriffen gewährleisten kann, wobei Nuancen und Polysemie (Wörter mit mehreren Bedeutungen) berücksichtigt werden.
Dies ist jedoch sehr zeitaufwändig und kann nur für eine begrenzte Anzahl von Dokumenten durchgeführt werden. Das zeilenweise Durchsuchen von Texten ist arbeitsintensiv, besonders bei langen oder komplexen Dokumenten. Die Erstellung eines einzelnen Glossars kann Stunden dauern und würde in den meisten Fällen nur auf wenigen Dokumenten basieren. Darüber hinaus besteht das Risiko menschlicher Fehler, wie das Übersehen wichtiger Begriffe oder eine inkonsistente Auswahl.
Natural Language Processing (NLP)-Tools verwenden Algorithmen, um Texte zu scannen, häufig verwendete Wörter oder Phrasen zu erkennen und potenzielle Terminologie zu identifizieren. Diese Tools stützen sich oft auf statistische Methoden, Mustererkennung oder vordefinierte Regeln zur Extraktion von Begriffen und wurden im Laufe der Zeit immer ausgefeilter. In der Vergangenheit extrahierten sie Begriffe auf Basis ihrer Häufigkeit innerhalb von Texten. Dies ist jedoch nicht immer ein zuverlässiges Kriterium, da die in Texten am häufigsten vorkommenden Wörter (z. B. Artikel, Präpositionen und Konjunktionen) nicht wirklich Ihre Unternehmenssprache oder Domäne repräsentieren.
Moderne Tools verwenden fortschrittlichere Techniken und können beispielsweise die Häufigkeit des Vorkommens aller Wörter in einem Fachtext mit ihrer Häufigkeit in großen nicht-spezialisierten Korpora vergleichen. Auf diese Weise identifizieren sie die Begriffe, die wahrscheinlich Kandidaten für ein Fachglossar sind.
NLP-Tools können Tausende von Wörtern in einem Bruchteil der Zeit analysieren, die ein Mensch benötigen würde. Ein 100-seitiger Rechtsvertrag kann beispielsweise innerhalb von Minuten verarbeitet werden, wobei potenzielle Begriffe wie „Entschädigung“ oder „höhere Gewalt“ hervorgehoben werden. Viele NLP-Tools sind auch besonders gut darin, Mehrwortbegriffe wie „Künstliches neuronales Netzwerk“ oder „Supply-Chain-Optimierung“ basierend auf Häufigkeit und Kollokationsmustern zu identifizieren.
Gleichzeitig bedarf das Ergebnis immer noch einer Validierung und Verfeinerung durch menschliche Experten, um Genauigkeit zu gewährleisten und redundante oder irrelevante Begriffe zu eliminieren.
LLMs, wie zum Beispiel GPT-basierte Modelle, verwenden fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen, die auf enormen Mengen von Textdaten trainiert wurden. Diese Modelle können Eingabetexte verarbeiten und domänenspezifische Terminologie vorschlagen. Benutzer können spezifische Anweisungen geben, wie zum Beispiel „Extrahiere technische Begriffe im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien“, um den Prozess zu steuern.
Obwohl leistungsstark, sind LLMs darauf trainiert, immer eine Ausgabe zu generieren, unabhängig davon, wie sinnvoll sie ist. Bei der Terminologieextraktion kann dies zu übermäßig breiten Ergebnissen oder Vorschlägen von Begriffen führen, die in den dem Tool vorgelegten Texten überhaupt nicht vorkommen. Infolgedessen können die Ergebnisse weniger genau sein als die mit NLP-Tools erzielten.
Bei tolingo kombinieren wir menschliche Expertise mit modernsten Tools, um ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Terminologiemanagement zu liefern. So machen wir es für Sie unkompliziert:
Terminologiemanagement mag kompliziert klingen, aber wir helfen Ihnen, es in klare Worte zu fassen!