Over machinevertalingen zijn de meningen heel erg verdeeld. Je hebt de grote voorstanders van de MT-plugin in CAT-tools waaronder enerzijds de vertalers die bij hoog en bij laag zweren dat je grote tijdswinst kunt maken en anderzijds de grote vertaalbureaus die vinden dat je daarom je prijzen moet verlagen. Uit mijn vorige blogs over dit thema (*) blijkt al dat ik niet tot dat kamp behoor omdat ik niet overtuigd ben van de voordelen van machinevertalingen, maar de lofzangen over de MT-plugin DeepLPro en GT4T  blijven maar toenemen. Dus besloot ik de betalende MT-plugin van DeepLPro uit te proberen in Trados Studio 2019 en MemoQ 8.7. Is de plugin zijn geld waard of niet?

Ik vertaal zelf hoofdzakelijk technische teksten vanuit het Frans en het Duits naar het Nederlands, dit zowel voor België als voor Nederland dus het spreekt voor zich dat mijn ervaring zich tot deze talen beperkt. Ik denk echter wel dat deze blog met mijn bevindingen representatief is voor alle andere relatief grote talen, met uitzondering van het Engels.

Het is immers zeer waarschijnlijk dat DeepLPro voor Engels, de taal waarvan elke NMT ( Neural Machine Translation ) vertrekt, andere vertaalresultaten geeft. Of deze resultaten beter, of minstens bruikbaar, zijn, daar kan ik mij niet over uitspreken om bovenstaande reden.

In de twee maanden durende testperiode die ik de plugin gaf om mijn oordeel te vellen, kwamen er allerlei soorten te vertalen teksten langs, de ene al wat meer mijn ‘standaardwerk’ dan de andere, maar allemaal waren ze representatief voor de vertaalopdrachten die ik regelmatig op mijn bord krijg:

De eerste vertaling waar ik de MT-plugin op uitprobeerde, was een Franse brochure over bepleistering in ziekenhuizen en zorgcentra. Deze Franse tekst was al een gelokaliseerde vertaling van een Duits origineel.

Dit had zijn voor- en nadelen:

De MT-fouten die ik bij deze technische brochure tegenkwam, waren:

Voorbeeld 1

Voorbeeld 2

DeepLPro: alle zinsdelen op exact dezelfde plaats

Mijn vertaling: niet 1 op 1

De tweede te vertalen tekst was een onkostenbeleid over hoe vertegenwoordigers van een fabrikant moeten omspringen met verplaatsingskosten en dergelijke. Dit was een vrij strakke tekst. In tegenstelling tot de eerste tekst was deze tekst in het Frans geschreven. Bij deze vertaling heb ik de plugin in Trados uitgeprobeerd.

Dit had meteen al een heel groot voordeel. De AutoSuggest-functie in Trados werkt ook met de plugin en dit op verschillende niveaus:

Ik vermoed dat dit een enorme tijdswinst kan betekenen bij bepaalde teksten, en zo voelde het ook voor mij aan. Helaas is Trados Studio 2019 op mijn nieuwe computer enorm traag bij de QA-check en daardoor ging alle vermoedelijke tijdswinst verloren en bleef ik met gemengde gevoelens achter.

Maar dat buiten beschouwing gelaten, dit is uiteraard niet de reden waarom je een MT-plugin aankoopt.

De eerste bevinding uit de vorige tekst – de één op één zinsconstructies – speelde bij deze tekst minder een rol. In dergelijke teksten kan de zinsstructuur vaak behouden blijven en dat leidde ertoe dat ik best veel vertalingen kon overnemen of op z’n minst grotendeels kon gebruiken. Toch maakte hij dezelfde fouten als bij de eerste vertaling:

Maar er vielen mij nog andere zaken op bij deze tekst. Zo werd hier een aantal keer duidelijk dat DeepLPro telkens via het Engels gaat: Gestion des dépenses werd Expense Management.

Maar er was nog meer:

Bij dit soort teksten – zeker bij juridische teksten – speelt vertrouwelijkheid een grote rol en daar vertrouw ik DeepL en zijn bedenker Lingee voor geen haar. Als je kiest voor de betalende versie DeepLPro, beweren ze: “ Bij gebruik van DeepL Pro worden de teksten die u indient en de vertalingen daarvan nooit opgeslagen en worden ze alleen gebruikt voor zover dat nodig is om de vertaling te maken. Bij gebruik van DeepL Pro zetten wij uw teksten niet in om de kwaliteit van onze diensten te verbeteren.”

Maar om eerlijk te zijn stel ik mij hier zeer veel vragen bij: hoe kunnen zij anders hun MT-kwaliteit blijven verbeteren?

Om net dezelfde reden werk ik nooit met cloudtoepassingen zoals MemSource:

Klanten maar ook vertaalbureaus moeten erop kunnen vertrouwen dat ze de vertalingen later niet klakkeloos op internet terugvinden. 

Voor recepten is DeepLPro vanuit het Duits naar het Nederlands echt waardeloos om de reeds bekende redenen:

Voor ingrediëntenlijsten is hij dan weer wel handig maar anderzijds, als je veel recepten vertaalt, zitten die termen allemaal al in je Termbase en TM en dan gaat het net zo snel. Dus als culinaire vertaler lijkt het mij die 25 euro per maand niet waard.

Ook bij montagevoorschriften is context de grote bottleneck voor de MT-plugin:

Als NMT erin slaagt om beide aan elkaar te koppelen, zouden er een heleboel van de fouten die ik ben tegengekomen, opgelost zijn:

Maar hij maakte ook zware vertaalfouten die in instructies grote gevolgen kunnen hebben:

Mij viel het ook bij deze vertaling op dat ik er achteraf best nog wel zware fouten uithaalde bij het nalezen. Dus voor montage-instructies vind ik het eveneens een heel gevaarlijk speeltje.

Dat de brontekst bijzonder slecht geschreven was, deed er uiteraard ook geen goed aan: in de echt slechte stukken was DeepLPro echt waardeloos .

En dan mijn specialisatie, handleidingen… Handleidingen zijn bijzonder typerend omdat er een aantal stukken telkens terugkeren (zie ook de blog ‘ Hoe herken ik een goede vertaling van een handleiding? ‘). Uit mijn twee vorige testen met de gratis DeepL-versie (zie onderaan voor de links naar deze artikelen) bleek al dat hij tot mijn grote verbazing zelfs de standaardteksten niet juist vertaalde, en de betalende versie deed het absoluut niet beter:

En soms vraag je je echt af waar je aan begonnen bent (en ben je blij dat het geen PEMT is):

Zoals reeds gezegd legt hij geen verbanden: Benutzer der Maschine = Bedienpersonal en hij gebruikt niet de typische stijl van handleidingen: imperatieven i.p.v. de Duitse infinitieven

Maar het moet gezegd zijn: soms stond ik echt verbaasd van de staaltjes die DeepLPro uit zijn mouw schudde:

De vertalingen zijn in alle gevallen bijzonder letterlijk en missen elke vorm van creativiteit, en zelfs al is jouw tekst bijzonder staccato en strak geschreven, er is toch altijd enige creatieve aanpassing vereist die eigen is aan jouw doeltaal. En soms zit DeepLPro er gewoon naast:

Klinkt raar he? Maar dat is een vaststelling die ik deed naar aanleiding van een websitevertaling waarvan de klant het eerste deel had vertaald met DeepL(Pro). Ik wist op voorhand niet dat de klant de vertaling met DeepL had gedaan maar toen ik zijn vertaling vergeleek met wat ik uit DeepLPro haalde, stelde ik bijzonder veel gelijkenissen vast. Maar niet helemaal. De gefabriceerde vertaling was niet identiek.

Dit kan eraan liggen dat ik de betaalde versie heb gebruikt en hij het misschien met de gratis versie heeft gedaan, maar ik vermoed dat zelfs met dezelfde versie er wisselende resultaten uit voortkomen omdat NMT werkt op basis van het beschikbare materiaal en omdat ik in mijn eigen vertalingen al had vastgesteld dat hij niet consistent was (zie voorbeelden hierboven).

En dan komen we meteen bij een tweede vaststelling. Ongetwijfeld zullen jullie net zoals ik je afgevraagd hebben hoe hij het in zijn hoofd haalt om een websitevertaling even door een machine te gooien. Wel, het antwoord is helaas simpel: hij kent de doeltaal niet en kan dus niet controleren wat DeepL ervan gemaakt heeft. Hij hoort overal de verhalen over machinevertalingen en gaat er vanuit dat het dus goed zit. Het resultaat zal ongetwijfeld zijn dat het door mij vertaalde deel veel conversie zal teweegbrengen op zijn website, terwijl de bezoekers zullen afhaken op het eerste deel (ik kan het helaas nog niet aantonen want de tekst staat nog niet online).

Ik hoop nu dat hij aan iemand die wel Nederlands kent, vraagt om de machinevertaling van deel 1 en mijn vertaling van deel 2 te vergelijken. En dat hij dan beseft wat er moet gebeuren: een menselijke vertaler alles opnieuw laten vertalen (want neen, ik zou niemand aanraden hier een PEMT op te doen, je kan het veel sneller gewoon opnieuw vertalen).

In die twee maanden zijn er ook nog een aantal andere tekstsoorten voorbijgekomen, maar de bevindingen waren gelijkaardig:

Zoals aan het begin al gezegd zijn mijn bevindingen gebaseerd op mijn talencombinaties en mijn specialisaties, namelijk Frans en Duits naar het Nederlands, met de nadruk op technische teksten. Dit kan voor andere talencombinaties en specialisaties helemaal anders zijn. Ik spreek hier dus alleen voor mijn eigen winkel en kan geruststellen dat ik me nog altijd geen zorgen maak over mijn toekomst als technische vertaler. En zoals jullie uit mijn vertalersavonturen en voorbeelden wel begrijpen heb ik mijn abonnement na de tweede maand opgezegd.

Wat is jouw ervaring met MT-plugins voor jouw talencombinaties? Ken jij machinevertaalsoftware die wel context meeneemt? Ik ben heel erg benieuwd! Laat het mij in een comment weten!

Andere Vertalersavonturen-blogs over machinevertalingen

Een zeer interessante blog in het Engels hierover is: Can machine translation save you money?