DeepL wordt steeds beter, maar toch… Ik heb het vermoeden dat het niet beter kan worden dan wat het nu is. Waarom? Omdat een machine niet kan nadenken, niet de fijngevoeligheden van een tekst kan detecteren. Hieronder een paar bedenkingen tijdens twee grote vertaalprojecten: een oefenboek waarin je dossierkennis wordt getest en een speciale jublieumwebsite voor een bedrijf dat 60 jaar werd.

Vertalen is een proces

Een vertaling komt nooit zomaar uit je vingers gerold, het vergt altijd een zekere vorm van brainstorming, research en heel vaak groeit je vertaling naarmate je vordert met de tekst. Daarmee bedoel ik dat sommige dingen pas later duidelijk worden. Met het oefenboek was dat sowieso het geval, omdat je bij de antwoorden pas zag hoe het in elkaar zat. Dat is iets wat een machine nooit of te nimmer zal kunnen.

Encadrer le personnel (animateurs, assistant sanitaire et personnel technique)

In het oefenboek was er bijvoorbeeld sprake van ‘assistant sanitaire’. Pas veel later werd er een omschrijving gegeven: het ging om een eerstehulpverlener, de persoon die de EHBO-post bezette. Dus niet om de sanitair assistent of gezondheidsassistent zoals DeepL het vertaalde.

En hetzelfde voor ‘animateurs’. Ikzelf had het oorspronkelijk letterlijk vertaald als ‘animatoren’ en neigde door mijn eigen ervaring naar ‘begeleiders’ (ik was jarenlang ‘speelpleinbegeleider’), maar uiteindelijk koos ik voor monitor.
En niet voor ‘facilitatoren’ of ‘bemiddelaars’ of ‘jongerenwerker’ zoals DeepL het afhankelijk van de zin vertaalde.

Hetzelfde gold voor de term ‘famille’. In het Frans wordt die term vaak gebruikt voor twee groepen, zowel familieleden maar ook voor de ouders. Afhankelijk van je context moet je dat dus anders vertalen. In dit geval waren het ouders die hun kinderen naar een bepaald vakantiekamp wilden sturen. Dat is niet de taak van een of ander familielid en het is ook iets wat ik pas aan het einde van het vertaalproces heb gelijkgetrokken.

Een machine zal nooit kunnen nadenken

Hoe goed het machinevertaalgeheugen ook gevuld is met mogelijke vertalingen, soms vergt een vertaling een zeker brainstormingproces… Soms kom je er gewoon niet met louter en alleen de vertaling.

In deze zin slaagde DeepL er wonderwel in om ‘cuisine’ juist te interpreteren op basis van de context:
Comme tu as pu le constater lors de la dernière réunion, les résidents parlent énormément des repas et de la qualité de la cuisine.
DeepL : de kwaliteit van het eten – mijn vertaling: de kwaliteit van de maaltijden

En ook hier zag DeepL niet in dat dit – gezien de context – gewoon het bezoekersrestaurant van het woonzorgcentrum was:
Vous leur proposez de déjeuner au restaurant des invités.
DeepL: gastenrestaurant

En in volgende zin gaat het niet over misbruik zoals DeepL zegt, maar over wantoestanden in het woonzorgcentrum.
Cette baisse s’explique surtout par le déficit de popularité des MRS suite à des problèmes de maltraitance révélés par la presse dans certains établissements.

In de websitevertaling ging het al niet veel beter:
Die Initialzündung für seinen beruflichen Weg ist der Hausbau seiner Eltern in den Nachkriegsjahren.
DeepL: de vonk – mijn vertaling: de kiem voor zijn latere carrière werd gelegd

De actualiteit vraagt soms een aanpassing van je vertaling

In een andere tekst was er sprake van ‘centre d’accueil des mineurs’. Gezien de actualiteit is de vertaling ‘opvangcentrum voor minderjarigen’ niet op zijn plaats als het gewoon om een (ontmoetings)centrum gaat waar minderjarigen samen dingen kunnen doen.

Benachteiligte Menschen was een term waar ik lang op heb moeten kauwen om hier een passende vertaling voor te vinden:

  • benadeelde mensen is veel te letterlijk en onduidelijk
  • achtergestelde mensen is heel negatief

Uiteindelijk werd het:
De familie vindt het heel belangrijk om mensen uit minder ontwikkelde gebieden door individuele begeleiding en een goede scholing en opleiding te helpen een succesvol en verantwoord leven op te bouwen.

Je doelgroep kennen

Soms is je doelgroep gespecialiseerd in het onderwerp en mag/moet je specifiek zijn, maar soms volstaat het om het gewoon simpel te houden. In deze zin zag DeepL niet in dat het volstond om het gewoon te vertalen als ‘brak haar dijbeen’.

Elle ne peut pas se déplacer car elle s’est cassé le col du fémur il y a deux mois.

Soms weet je het zelf ook niet

Altijd – het maakt niet uit wat voor tekst het is – zijn er zaken die verwarrend zijn, of waar je twee interpretaties hebt. In het oefenboek had ik twee voorbeelden:

Le remboursement est juste: is de terugbetaling correct of is ze gerechtvaardigd? Beide interpretaties waren mogelijk. Het is dan aan de klant om te helpen bij de interpretatie.

DeepL gaf drie mogelijke vertalingen maar geen een van de drie was van toepassing: De terugbetaling is eerlijk/redelijk/billijk. En in volgende zin kwam het erop neer om duidelijker te zijn dan het Frans was, want anders kon de kandidaat nooit het correcte antwoord geven: Vous envoyez les listes nominatives des passagers se rendant à A et B en août. (Het ging om de kampdata in augustus voor de kampen in  A en B, niet dat de lijsten in de maand augustus moeten worden verstuurd.)

In de vertaling van de jublieumwebsite gebeurde dat ook. Daar was er sprake van ‘Rundgang’. Het was pas na bevestiging van de klant dat we wisten dat het hier gewoon om de postbedeling ging.

Hoe goed DeepL ook wordt, ik denk persoonlijk nooit dat een machinevertaling dit zal kunnen en ja, je kan zeggen dat je er dan maar nog een menselijke revisieronde moet op laten volgen, maar dan nog.

Ik denk dat het een bijzondere expertise vergt om alle ‘nalatigheden’ van DeepL te onderscheppen en aan te passen. Eerlijk, ik zie het mezelf niet doen, gewoon omdat ik het niet zou kunnen. Ik zou altijd het gevoel hebben dat ik dingen over het hoofd heb gezien omdat ik de vertaling niet zelf heb gekneed en ontwikkeld.

In september 2022 is er nog een artikel verschenen over het gevaar van machinevertalingen in dagelijks gebruik, en dan met name in medische context. Het kan de dood tot gevolg hebben, vandaar ook de titel van het artikel Death by Machine Translation?

Onlangs bleek ook dat wie op de Belgische Amazon-website gaat verkopen, zijn productbeschrijvingen in het Frans moet ingeven – want ja, alle Belgen kennen nu eenmaal Frans, toch? – en vervolgens wordt hun tekst dan door een computer naar het Nederlands vertaald. In het artikel uit De Tijd ‘Vlaamse Amazon-verkopers moeten naar de Franse les‘ lees je wat voor hilarische vertalingen dit oplevert…

Web Analytics