Vorbereitung und Terminologie

Inhaltliche Vorbereitung

1. Näherung über die konzeptgeführte Vorbereitung, visuelle Prägung der Konzepte der Concept Map:
Beispiele KI und Automotive Engineering:

 

  – Brainstorming zu Unterthemen und relevanten Fachgebieten: Verzeichnisbaum erstellen, Wissen nach Rütten (2007) strukturieren und um die Elemente der Concept Map ergänzen.

– Tag Cloud, Ressourcen, Terminologien und Fachkorpora zusammenstellen. 

– Handelsblatt, The Economist, WirtschaftsWoche, Manager Magazin, FAZ

– Wirtschaftswörterbücher: Zahn (Bank&Börse), Schäfer, Gabler, Langenscheidt

– dict.cc, OED und WikiPedia als Systemwörterbücher (kostenlos im E-Room für MacOS) einrichten

– Gesten, Klicks und Taps konfigurieren:

              – ForceClick für

  1. a) Bedeutung zur Benennung,
  2. b) Wortfeld (Kollokatoren, Semantische Beziehungen zu Oberbegriff, Meronymen)
  3. c) Äquivalente ZS
  4. d) TippyTap links sendet Markierung in die Spalte Deutsch, TippyTap rechts Englisch
  1. Parallel-Korpora abspeichern (Wortschatz.de, PDF Expert)
  2. Konkordanzprogramm, z.B. Sketch Engine oder Simple Concordance einrichten.
  3. Eintragsstruktur Terminologie-Datenbank HeidelTerm

Eintragsstruktur nach Wüster (1991) 

Lemma (Haupteintrag) 

              (Termhood: Ausdruck und Begriff)

              Definition & Verwendung (typ. folgende Strukturen)

              Kurzform (präferierte, kompakteste ZS-Lösung)

              Wortfeld mit semantischen Relationen erstellen: Oberbegriff, Synonym, Kollokationen. 

             Benennungen der Meronymie und Part-whole-Relations ergänzen. 

              Confidence Rating

CCT Maps im Workflow

Manuskript vorbereiten: Die Content Map

              Print / SaveAsPDF oder Scan mit ScannerPro – OCR – durchsuchbares PDF im Projektverzeichnis

              ContentMap formatieren als Cornell-Notes mit hängendem Einzug: Beispiel Rede Th.May

              Verben, Namen und Zahlen ±<  markieren

         Themen als Überschrift 2 markieren, implizite Themen ergänzen

              Redundanzen/Fülltext ausgrauen

              Einstiegspunkte und Sequenz: |2 lore ipsum  |1 Subjekt als Einstiegspunkt |3 lore ipsum

              Redekopf als Vorspann mit Crib Sheet zu Skopos, Textfunktion & Strategien (cues & trigger)

  1. a) Redner (KurzBio) Datum Thema Textfunktion Tag-Cloud Inhalt als Abstract  Executive Summary.
  2. b) Inhaltsverzeichnis generieren
  3. c) Legende Formatierungen
  4. d) Strategien (schöne, kurze Lösungen/Sequencing)

PowerPoint vorbereiten:

              Notizen-Seiten nicht vergessen

              Bilder und Grafiken explizit sprachlich beschreiben

              Narrativ und Frames aus Paralleltexten/Publikationen ergänzen, Hypothesen zum Inhalt erstellen

Automation in der Arbeitsumgebung einrichten (Link zur Info auf dem Reiter CAI)

Terminologie vorbereiten:

Aus den Skopos- und Textfunktions-Informationen die relevanten Themenfelder definieren und analog zur Concept Map eine AS-Ontologie erstellen, Konzepte des Vortragstitels, der Tag Cloud und des Crib Sheet thematisch-enzyklopädisch entwickel

Zwischenüberschriften analog zur ContentMap

ConceptMap mit Benennungen belegen, ggf. weitere aus enzyklopädischen Texten ergänzen, auch Kontraktionen .

Wortfelder aus Einzeleinträgen gruppieren, anreichern und verdichten, dann ZS-Wortfeld

Regieplan als Sichtvorlage erstellen, Glossar für CAI mit ASR (Automatische Spracherkennung)

Glossar darauf hin testen, ob Lexik, Abstrakta und Zahlen erkannt werden: 

Link zur Testumgebung für Spracherkennungsgestütztes CAI mit ASR

 

In-Process

a pre-turn

Semantic Priming der Konzeptsysteme aus der Ontologie, nun chronologisch angeordnet als Regieplan: Content Map als Flussdiagramm + Äquivalenzlisten.

b online

Während des Simultandolmetschens den Regieplan mitlesen: 
Content Map ist Gliederung der Äquivalenzliste:
Projektkaskade Kunde.Konferenz.Jahr.Sitzung.Redner.Titel.Frame1
Connector
.Frame2 etc.
Verben und Abstrakta aus Redemanuskript/Sichtvorlagen. 

c assist

Regieplan mit Redner synchronisiert halten, ggf. Terminologie für Kollegen nachschlagen.

Benennungssysteme in den Ontologien verdichten:

– Benennungen der Part-Whole-Relations mit ihren Meronymen zu Frames organisieren.

– Benennungen zu Wortfeldern aggregieren und diese nach semantischen Relationen ordnen: Synonym, Antonym, Hyperonym, Kollokation. 

Post-Process

Lexik, Ontologien und Wissen archivieren: Frames, die sich voraussichtlich auch auf andere Texte übertragen lassen in der Domain-Kaskade archivieren, Auftragsspezifisches in der Projekt-Kaskade.
Literatur nach Themenfeldern:
  1. Einführung zum Workflow beim Dolmetschen:

Stoll, Christoph (2009): Jenseits simultanfähiger Terminologiesysteme. Methoden der Vorverlagerung und Fixierung von Kognition im Arbeitsablauf professioneller Konferenzdolmetscher. Trier: WVT.

  1. Die Term-Extraktion und Ergänzung der Benennungssysteme als Grundlage für die Term Map und Concept Map:

Fantinuoli, C. (2013) InterpretBank: Design and Implementation of a Terminology and Knowledge Management Software for Conference Interpreters. Berlin: epubli.

Will, Martin (2009): Dolmetschorientierte Terminologiearbeit. Modell und Methode. Tübingen: Narr.

Strukturen von Benennungssystemen:

Wüster, Eugen (1991): Einführung in die Allgemeine Terminologielehre und terminologische Lexikographie. Bonn: Romanistischer Verlag.

  1. Grundlagen zum Wissensmanagement beim Dolmetschen:

Rütten, Anja (2007): Informations- und Wissensmanagement im Konferenzdolmetschen. Frankfurt am Main: Lang.

Díaz Galaz, S. (2011) The effect of previous preparation in simultaneous interpreting:Preliminary results. Across Languages and Cultures 12 (2), 173–191.

Díaz Galaz, S., Padilla, Presentación & Bajo, María Teresa (2015) The role of advance preparation in simultaneous interpreting: A comparison of professional interpreters and interpreting students. Interpreting 17 (1), 1–25