Nog maar een paar jaar geleden waren de kromme vertalingen die gratis online vertaalmachines zoals Google Translate en Microsoft Translator uitspuugden vooral gratis vermaak. Ondertussen hebben online vertaalmachines een enorme verbeterslag gemaakt. Maar zijn de vertalingen goed genoeg om mee te werken?
Hoe vertaalmachines werken
Automatische vertaalmachines werken op basis van kunstmatige intelligentie (AI). De ‘taalkennis’ haalt een vertaalmachine uit datasets, een verzameling van betrouwbare bronnen. Met steeds betere technieken en grotere en verfijndere datasets en berekenen ze welke beschikbare vertaling het beste past. Vertaalmachines begrijpen niet wat er staat, ze kunnen wel steeds beter tekst en context herkennen.
De kwaliteit van automatische vertalingen mag dan met sprongen vooruit gegaan, het blijkt toch lastig om de kwaliteit en betrouwbaarheid van online vertaalmachines te vangen in harde cijfers.
De beste online vertaalmachine aanwijzen is nattevingerwerk
Vertaalmachines zijn van wisselende kwaliteit, maar bepalen welke de beste is, is eigenlijk ondoenlijk. De kwaliteit van vertaalmachines wordt beoordeeld in blinde tests door onafhankelijke vertalers. Klinkt goed, toch? Maar zoveel onderzoeken, zoveel wisselende scores.
Het ene onderzoek noemt DeepL de beste:
Een ander onderzoek houdt het op Amazon Translate:
Waar zitten die verschillen in? De testresultaten zijn sterk afhankelijk van de gebruikte bronteksten en de talen die worden getoetst. Elk taalpaar heeft een eigen dataset. De ene keer matcht de inhoud van een te vertalen tekst goed met de beschikbare database, de andere keer minder goed. Vertaalmachines scoren daardoor wisselend per taalpaar en type tekst. ‘De’ beste online vertaalmachine bestaat daarom eigenlijk niet. Je kunt hooguit iets zeggen van de kwaliteit per taalpaar.
De beste vertaalmachine aanwijzen is uiteindelijk maar labeltjes-werk. In hoeverre kun je op de kwaliteit van een automatische vertaling vertrouwen?
Hoe nauwkeurig zijn vertaalmachines?
De nauwkeurigheid van vertaalmachines zit globaal tussen de 60-90%. Dat betekent in de praktijk dat er in een automatische vertaling van een tekst geheid fouten en inconsistenties zitten. Dat is ook niet raar. Een dataset kan natuurlijk nooit een taal in al haar facetten bevatten. Wat de vertaalmachine niet herkent, kan die niet (correct) vertalen.
Anders gezegd: een nauwkeurigheid van 60-90% betekent dat 10-40% van een automatische vertaling nabewerking of correctie nodig heeft. Daarmee zijn vertalingen van vertaalmachines ongeschikt om ongefilterd te gebruiken voor formele en representatieve teksten. Je moet er toch niet aan denken dat er gekke dingen in je offertes, contracten of website sluipen?
De beperkingen van een vertaalmachine
Een vertaalmachine begrijpt niet wat er staat en niet alles kan in databases en algoritmes gevangen worden. Die beperkingen uiten zich in foutjes in de vertalingen.
Met eenvoudige zinnen kunnen vertaalmachines inmiddels best uit te voeten. Neem deze zin uit een nieuwsbericht:
‘For both sides, not reaching a deal would be a political failure.’
Hier maakt DeepL, die Engels-Nederlands erg goed presteert, heel netjes van:
‘Voor beide partijen zou het niet bereiken van een overeenkomst een politieke mislukking zijn.’
Hoe complexer, creatiever of specialistischer de tekst, hoe hoger de foutmarge en houteriger de zinnen. Neem dit voorbeeld:
‘A Brexit deal has been agreed between the UK and the EU with Boris Johnson hailing it as a “jumbo, Canada-style” arrangement.’
Daar maakt DeepL het volgende van:
‘Tussen het Verenigd Koninkrijk en de EU is een Brexit-akkoord gesloten, waarbij Boris Johnson het als een “jumbo, in Canadese stijl” heeft begroet.’
Wat er eigenlijk wordt bedoeld, is dat het akkoord door Johnson wordt geprezen als een jumbo-versie van een overeenkomst met Canada.
Dit zijn problemen op zinsniveau. Een sterke vertaling is meer dan woorden en frasen omzetten in een andere taal. De uitkomst is een tekst die een mooi geheel vormt, prettig leesbaar is, in dezelfde tone of voice als het origineel. Dat vraagt naast vertalen om een scheutje creatief schrijven. Bij het vertalen van webteksten met SEO-doelstellingen komt er bovendien nog een dimensie bij en wordt het vertalen meer herschrijven in de doeltaal aan de hand van een nieuw zoekwoordenonderzoek. Een vertaalmachine kan hier allemaal niks mee.
Waarvoor kun je een vertaalmachine gebruiken?
Uiteraard kun je een vertaalmachine gebruiken om een tekst te vertalen voor je eigen begripsvorming. Vertaalmachines worden steeds beter. We gaan naar een situatie toe dat je een vertaalmachine het voorwerk kunt laten doen en vervolgens de tekst nabewerkt. Met een standaardtekst in algemene bewoordingen is dat nu al mogelijk. Maar linksom of rechtsom zal er nog steeds iemand met voldoende taalkennis aan je vertaling te pas moeten komen.