Title (deu)
Verfahren zur Übersetzung von Metaphern in Charles Dickens' "David Copperfield": Mensch vs. Maschine
Parallel title (eng)
Metaphor translation procedures in Charles Dickens' "David Copperfield": human vs. machine
Author
Kerstin Willim
Advisor
Waltraud Kolb
Assessor
Waltraud Kolb
Abstract (deu)
Trotz der rasanten Entwicklung der maschinellen Übersetzung haben jüngste Studien (z. B. Abdulaal 2022; Bolognesi & Horvat 2022; Zajdel 2022) darauf hingewiesen, dass diese bislang noch nicht das Niveau der menschlichen Übersetzungskompetenz erreicht hat, insbesondere in Bezug auf die literarische Übersetzung. Da eine umfassende Untersuchung der allgemeinen Qualität der maschinellen Literaturübersetzung nicht durchführbar wäre, befasst sich die vorliegende Masterarbeit mit nur einem charakteristischen Aspekt der Literatur: der Metapher. Im Mittelpunkt steht die Frage, inwieweit Maschinen zum heutigen Zeitpunkt in der Lage sind, metaphorische Sprache in einem Roman – im vorliegenden Fall David Copperfield von Charles Dickens (1850) – erfolgreich zu übertragen und welche Übersetzungsverfahren sie typischerweise anwenden. Zu diesem Zweck wurden 38 Metaphern aus dem Roman extrahiert und mit den MÜ-Systemen Google Translate und DeepL übersetzt; als Vergleichstext diente eine deutsche Übersetzung des Romans von Gustav Meyrink (1910). Zur Durchführung der Studie wurden die Metaphern des Ausgangstextes nach ihrer Länge kategorisiert und im Hinblick auf die angewendeten Übersetzungsverfahren analysiert. Die Analyse ergab, dass die MÜ-Systeme die Metaphern vorwiegend wörtlich übersetzten und neben der Wort-für Wort-Wiedergabe nur wenige andere Verfahren verwendet, darunter die Entmetaphorisierung. Im Kontrast dazu kam beim Humanübersetzer eine größere Vielfalt an Übersetzungsverfahren zum Einsatz. Darüber hinaus erwies sich Google Translate angesichts der hohen Anzahl an fehlerhaften Übersetzungen generell als ungeeignet für die Übertragung von bildhafter Sprache, während DeepL oftmals idiomatische Lösungen bot. Betrachtet man allerdings die allgemeine mangelnde Kompetenz der MÜ-Systeme, funktions- und wirkungsäquivalente Zieltexte zu erstellen, so kann die MÜ insgesamt noch nicht lückenlos und ohne erheblichen Post-Editing Aufwand für die Übersetzung von Metaphern in der Literatur eingesetzt werden.
Abstract (eng)
Despite the rapid development of machine translation, recent studies (e. g. Abdulaal 2022; Bolognesi & Horvat 2022; Zajdel 2022) have shown that it has not reached the level of human translation competence, especially with regard to literary translation. Since a comprehensive study on the general quality of literary machine translation would not be feasible, this thesis deals with only one aspect characteristic to literature: the metaphor. It focuses on the question of whether machines are currently capable of successfully translating figurative language in a novel – in this case David Copperfield by Charles Dickens (1850) – and which translation procedures they typically use. For this purpose, 38 metaphors were extracted from the novel and translated by the MT systems Google Translate and DeepL; a German translation of the novel by Gustav Meyrink (1910) served as a comparative text. To conduct the study, the source text metaphors were categorized according to their length and analyzed in terms of the translation methods applied. The analysis revealed that the MT systems translated the metaphors predominantly literally and used merely a few other procedures besides word-for-word-reproduction, including the transformation of the metaphor into non-metaphorical expressions. In contrast, the human translator made use of a greater variety of translation procedures. Moreover, Google Translate generally proved unsuitable for the transfer of figurative language, given the large number of erroneous translations, while DeepL frequently produced idiomatic translations. Nevertheless, considering the overall lack of competence of the MT systems to produce target texts equivalent in function and effect as shown in the present paper, MT cannot yet be used for the translation of metaphors in literature without considerable post-editing effort.
Keywords (deu)
MetaphernübersetzungMetapherÜbersetzungÜbersetzungsverfahrenCharles DickensDavid CopperfieldGustav MeyrinkGoogle TranslateDeepL
Keywords (eng)
metaphor translationmetaphortranslationtranslation proceduresCharles DickensDavid CopperfieldGustav MeyrinkGoogle TranslateDeepL
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1675008
rdau:P60550 (deu)
152 Seiten : Illustrationen
Number of pages
152
Study plan
Masterstudium Translation Deutsch Englisch
[UA]
[070]
[331]
[342]
Association (deu)
Title (deu)
Verfahren zur Übersetzung von Metaphern in Charles Dickens' "David Copperfield": Mensch vs. Maschine
Parallel title (eng)
Metaphor translation procedures in Charles Dickens' "David Copperfield": human vs. machine
Author
Kerstin Willim
Abstract (deu)
Trotz der rasanten Entwicklung der maschinellen Übersetzung haben jüngste Studien (z. B. Abdulaal 2022; Bolognesi & Horvat 2022; Zajdel 2022) darauf hingewiesen, dass diese bislang noch nicht das Niveau der menschlichen Übersetzungskompetenz erreicht hat, insbesondere in Bezug auf die literarische Übersetzung. Da eine umfassende Untersuchung der allgemeinen Qualität der maschinellen Literaturübersetzung nicht durchführbar wäre, befasst sich die vorliegende Masterarbeit mit nur einem charakteristischen Aspekt der Literatur: der Metapher. Im Mittelpunkt steht die Frage, inwieweit Maschinen zum heutigen Zeitpunkt in der Lage sind, metaphorische Sprache in einem Roman – im vorliegenden Fall David Copperfield von Charles Dickens (1850) – erfolgreich zu übertragen und welche Übersetzungsverfahren sie typischerweise anwenden. Zu diesem Zweck wurden 38 Metaphern aus dem Roman extrahiert und mit den MÜ-Systemen Google Translate und DeepL übersetzt; als Vergleichstext diente eine deutsche Übersetzung des Romans von Gustav Meyrink (1910). Zur Durchführung der Studie wurden die Metaphern des Ausgangstextes nach ihrer Länge kategorisiert und im Hinblick auf die angewendeten Übersetzungsverfahren analysiert. Die Analyse ergab, dass die MÜ-Systeme die Metaphern vorwiegend wörtlich übersetzten und neben der Wort-für Wort-Wiedergabe nur wenige andere Verfahren verwendet, darunter die Entmetaphorisierung. Im Kontrast dazu kam beim Humanübersetzer eine größere Vielfalt an Übersetzungsverfahren zum Einsatz. Darüber hinaus erwies sich Google Translate angesichts der hohen Anzahl an fehlerhaften Übersetzungen generell als ungeeignet für die Übertragung von bildhafter Sprache, während DeepL oftmals idiomatische Lösungen bot. Betrachtet man allerdings die allgemeine mangelnde Kompetenz der MÜ-Systeme, funktions- und wirkungsäquivalente Zieltexte zu erstellen, so kann die MÜ insgesamt noch nicht lückenlos und ohne erheblichen Post-Editing Aufwand für die Übersetzung von Metaphern in der Literatur eingesetzt werden.
Abstract (eng)
Despite the rapid development of machine translation, recent studies (e. g. Abdulaal 2022; Bolognesi & Horvat 2022; Zajdel 2022) have shown that it has not reached the level of human translation competence, especially with regard to literary translation. Since a comprehensive study on the general quality of literary machine translation would not be feasible, this thesis deals with only one aspect characteristic to literature: the metaphor. It focuses on the question of whether machines are currently capable of successfully translating figurative language in a novel – in this case David Copperfield by Charles Dickens (1850) – and which translation procedures they typically use. For this purpose, 38 metaphors were extracted from the novel and translated by the MT systems Google Translate and DeepL; a German translation of the novel by Gustav Meyrink (1910) served as a comparative text. To conduct the study, the source text metaphors were categorized according to their length and analyzed in terms of the translation methods applied. The analysis revealed that the MT systems translated the metaphors predominantly literally and used merely a few other procedures besides word-for-word-reproduction, including the transformation of the metaphor into non-metaphorical expressions. In contrast, the human translator made use of a greater variety of translation procedures. Moreover, Google Translate generally proved unsuitable for the transfer of figurative language, given the large number of erroneous translations, while DeepL frequently produced idiomatic translations. Nevertheless, considering the overall lack of competence of the MT systems to produce target texts equivalent in function and effect as shown in the present paper, MT cannot yet be used for the translation of metaphors in literature without considerable post-editing effort.
Keywords (deu)
MetaphernübersetzungMetapherÜbersetzungÜbersetzungsverfahrenCharles DickensDavid CopperfieldGustav MeyrinkGoogle TranslateDeepL
Keywords (eng)
metaphor translationmetaphortranslationtranslation proceduresCharles DickensDavid CopperfieldGustav MeyrinkGoogle TranslateDeepL
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1772238
Number of pages
152
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