Einmal sehen ist besser als hundertmal hören (Segmentation)

Durch den Einsatz von Translation-Memory-Systemen wird der zu übersetzende Ausgangstext in Segmente zerlegt und zusammen mit den zugehörigen Übersetzungen ins Translation Memory gespeichert.

Die Segmentierung erfolgt auf Basis eines Algorithmus, der Satzendezeichen als Segmentgrenzen interpretiert (Punkt, Doppelpunkt, Fragezeichen, Tabulator usw.).

Korrekte Segmentierung - Ausgangsdokument
Korrekte Segmentierung - Ausgangsdokument
Falsche Segmentierung - Ausgangsdokument
Falsche Segmentierung - Ausgangsdokument

 

Die TMS trennen beim Import der zu übersetzenden Dokumente die Formatinformationen vom Text. Ausgangs- und Zieltext werden im Texteditor in der Regel in zwei Teilfenstern dargestellt. Die Segmentierungsalgorithmen von mehreren CAT-Tools unterscheiden sich hierbei, so dass ein Dokument nicht in jeder TM-Umgebung in dieselben Segmente zerlegt wird (z. B. Doppelpunkt wird bei Trados als Segmentende, bei Across als kein Segmentende verstanden).

Segmentierung - Trados Studio
Segmentierung - Trados Studio
Segmentierung - Translation Memory und Termbase
Segmentierung - Translation Memory und Termbase

Beim Übersetzen wird jedem Segment des Ausgangstextes das entsprechende übersetzte Segment zugeordnet. Stimmt der Ausgangstext vollständig mit einem im Translation Memory gespeicherten Segment überein, handelt es sich es um einen so genannten Full-Match (100 %-Treffer).

Bestehen zwischen dem zu übersetzenden Ausgangstextsegment und einem im Referenzmaterial enthaltenen Segment im Translation Memory Abweichungen, spricht man von einem Fuzzy-Match (99 % bis 75 %). Je größer diese Abweichungen sind, desto niedriger wird der errechnete Match-Wert.

Die Segmentpaare werden vom Übersetzer bestätigt, ins Translation Memory übernommen und bei Folgeaufträgen konsistent wiederverwendet.