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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Dolmetschen / Übersetzen, Note: 1,7, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Institut für Übersetzen und Dolmetschen), Sprache: Deutsch, Abstract: Maschinelle Übersetzung (MÜ) feiert derzeit große Erfolge und wird kontinuierlich verbessert, wie nützlich ist sie aber wirklich? Diese Frage beschäftigt insbesondere professionelle Übersetzer, die von guten MÜ-Systemen stark profitieren können. Daher wird im Rahmen dieser schriftlichen Arbeit die Qualität von maschinell übersetzten Texten überprüft und die Rolle der maschinellen Übersetzung im Translationsprozess kritisch untersucht. Zu diesem Zwecke wird zunächst die Entstehungsgeschichte der MÜ erläutert, welche von zahlreichen politischen Entscheidungen geprägt ist. Wie viele andere Technologien des 21. Jahrhunderts hat auch die Maschinelle Übersetzung ihren Ursprung im diplomatisch-militärischen Bereich. Im Kapitel 2.1. Geschichte der Maschinellen Übersetzung werden dementsprechend die wichtigsten Meilensteine in der Entwicklung dieser Technologie erläutert. Anschließend werden verschiedene Anwendungsbereiche der MÜ dargelegt. Diese resultieren aus unterschiedlichen Verwendungszwecken für MÜ, welche wiederum eng mit uneinheitlichen Anforderungen der Nutzer korrelieren. Diverse Schwächen und bekannte Problematiken der maschinellen Translation werden im Kapitel 2.3. Probleme der Maschinellen Übersetzung genauer erläutert. Es werden auch unterschiedliche methodische Ansätze der MÜ chronologisch und entsprechend ihrer Bedeutung in diesem Fachgebiet gezeigt. Hierbei wird die fundamentale Theorie hinter der jeweiligen Methode, ihre Funktionsweise sowie vorhandene Besonderheiten des betreffenden MÜ-Systems dargestellt. Diese theoretische Grundlage bildet den Ausgangspunkt für die Untersuchung von DeepL. Der erwähnte Online-Übersetzungsdienst wird als das zu untersuchende Translationssystem anschließend ausführlich betrachtet. Darüber hinaus werden zwei relevante Evaluationsmethoden vorgestellt, wobei eine der beiden das Fundament der späteren Untersuchung bildet. Darauf folgt die Analyse der Übersetzungsqualität von DeepL und die Auswertung der Fehler anhand einer festgelegten Evaluationsmetrik. Der Fokus liegt hierbei auf Identifikation und Diskussion von verschiedenen Fehlertypen im Zieltext. Im Fazit dieser Abhandlung werden die gesammelten Daten im Hinblick auf die Zukunft der maschinellen Übersetzung abschließend diskutiert.