{"id":3321,"date":"2026-10-13T14:21:00","date_gmt":"2026-10-13T12:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/?page_id=3321"},"modified":"2026-10-13T14:21:00","modified_gmt":"2026-10-13T12:21:00","slug":"term-injektion","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/de\/ttn-tms-documentation\/term-injektion\/","title":{"rendered":"Term-Injektion"},"content":{"rendered":"\n

TermBoy recherchiert die Begriffe, die Term-Injektion setzt sie durch. Bei jeder maschinellen Vor\u00fcbersetzung sucht TTN TMS zu jedem Segment die passenden Eintr\u00e4ge in der Termbank des Kunden und f\u00fcgt sie als verbindliche Vorgabe in den \u00dcbersetzungs-Prompt ein. Damit \u00fcbersetzt jede KI einen Fachbegriff immer gleich \u2013 in jedem Segment, in jedem Auftrag und bei jedem Anbieter.<\/p>\n\n\n\n

Ein Wort, 27 \u00dcbersetzungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr das deutsche Wort \u00abL\u00e4ufer\u00bb gibt es im Englischen 27 \u00dcbersetzungsm\u00f6glichkeiten. Im Elektromotor ist der L\u00e4ufer ein rotor, in der Wasserturbine ein runner, am Reissverschluss ein slider, im Mauerwerk ein stretcher, an der Ringspinnmaschine ein traveller, auf dem Rechenschieber ein cursor und auf dem Schachbrett ein bishop.<\/p>\n\n\n\n

Ohne Vorgabe entscheidet die KI bei jedem Aufruf neu, welche dieser M\u00f6glichkeiten sie w\u00e4hlt \u2013 abh\u00e4ngig vom Satzkontext, vom Anbieter und sogar von der gerade verf\u00fcgbaren Rechenzeit (siehe Kapitel \u00abTM-augmentierte \u00dcbersetzung<\/a>\u00bb). Im selben Wartungshandbuch steht dann einmal \u00abrotor\u00bb, einige Seiten weiter \u00abarmature\u00bb und im n\u00e4chsten Auftrag \u00abrunner\u00bb. F\u00fcr den Leser sind das drei verschiedene Bauteile.<\/p>\n\n\n\n

So funktioniert die Term-Injektion<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Termbank des Kunden legt f\u00fcr das Fachgebiet Elektromotor fest: L\u00e4ufer \u2192 rotor. Erkennt TTN TMS den Begriff im Segment \u00abDen L\u00e4ufer vor der Wartung ausbauen.\u00bb, wird die Vorgabe \u00abL\u00e4ufer = rotor\u00bb in den KI-Auftrag eingespritzt. Claude, ChatGPT und DeepL formulieren den Satz unterschiedlich \u2013 \u00abRemove\u00bb, \u00abTake out\u00bb, \u00abDismantle\u00bb \u2013, doch alle drei \u00fcbersetzen \u00abL\u00e4ufer\u00bb mit \u00abrotor\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

\"Term-Injektion:<\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 69: Term-Injektion \u2013 der Termbankeintrag \u00abL\u00e4ufer \u2192 rotor\u00bb wird in den KI-Auftrag eingespritzt<\/em><\/p>\n\n\n\n

Die Term-Injektion f\u00fcgt immer die gleichen Begriffe ein: Dieselbe Termbank liefert f\u00fcr denselben Ausgangsbegriff stets dieselbe Vorgabe. Die Formulierung des Satzes darf variieren, der Fachbegriff nicht.<\/p>\n\n\n\n

Volle Kontrolle f\u00fcr Kunde und \u00dcbersetzer<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Terminologie geh\u00f6rt dem Kunden. Er kann jeden Begriff jederzeit \u00e4ndern, ablehnen oder neue Begriffe einf\u00fcgen lassen \u2013 \u00fcber den Freigabe-Workflow von TermBoy oder durch einfache Mitteilung an TTN. Jede \u00c4nderung wirkt ab der n\u00e4chsten Vor\u00fcbersetzung, bei allen KI-Anbietern gleichzeitig.<\/p>\n\n\n\n

Der \u00dcbersetzer hat direkte Kontrolle \u00fcber das CAT-System und MultiTerm. Im Trados-Editor sieht er bei jedem Segment, welche Termbankeintr\u00e4ge gelten. Fehlt ein Begriff oder ist eine \u00dcbersetzung zu korrigieren, erfasst er ihn direkt in MultiTerm. TTN TMS \u00fcbernimmt den Eintrag in die Termbank des Kunden, und TermBoy erg\u00e4nzt Definition, Bilder und weitere Angaben automatisch. Ab dem n\u00e4chsten Auftrag wird der neue oder ge\u00e4nderte Begriff injiziert.<\/p>\n\n\n\n

Die Vorteile konsistenter Terminologie<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. Ein Begriff, ein Gegenstand.<\/strong> Leser von Handb\u00fcchern, Ersatzteilkatalogen und Sicherheitshinweisen m\u00fcssen sich darauf verlassen k\u00f6nnen, dass dasselbe Wort dasselbe meint. Wechselnde Benennungen f\u00fchren zu R\u00fcckfragen, Fehlbestellungen und im schlimmsten Fall zu Fehlbedienungen.<\/p>\n\n\n\n

2. Unabh\u00e4ngig vom KI-Anbieter.<\/strong> Ob Claude, ChatGPT, DeepL oder ein k\u00fcnftiges Modell: Die Terminologie bleibt dieselbe. Ein Anbieterwechsel ver\u00e4ndert die Satzformulierung, nicht die Fachbegriffe.<\/p>\n\n\n\n

3. Weniger Korrekturaufwand.<\/strong> Der Korrektor muss Fachbegriffe nicht mehr Segment f\u00fcr Segment nachziehen; die QA-Pr\u00fcfung meldet nur noch echte Abweichungen. Das spart bei jedem Auftrag Zeit und Kosten.<\/p>\n\n\n\n

4. H\u00f6here Wiederverwendung.<\/strong> Einheitlich \u00fcbersetzte Begriffe erh\u00f6hen die Trefferquote im Translation Memory: Was heute konsistent \u00fcbersetzt wird, ist morgen ein 100-%-Treffer.<\/p>\n\n\n\n

5. Nachvollziehbarkeit.<\/strong> Das Protokoll jedes Auftrags zeigt, welche Begriffe injiziert wurden. Bei R\u00fcckfragen, Audits oder rechtlichen Abkl\u00e4rungen ist belegbar, woher eine \u00dcbersetzung stammt.<\/p>\n\n\n\n

6. Einheitlicher Auftritt.<\/strong> Die Unternehmenssprache des Kunden wird in allen Sprachen, Dokumenten und Kan\u00e4len gleich verwendet \u2013 vom Katalog \u00fcber die Website bis zur Antwort eines Chatbots, der sich auf die publizierte Terminologie st\u00fctzt.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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