Die Qualitat maschineller Ubersetzungen wird auch heute noch sehr kritisch betrachtet. Doch es gibt durchaus Bereiche, in denen der Einsatz maschineller Ubersetzungssysteme sinnvoll ist. Um dies beurteilen zu konnen, muss man Aufbau und Arbeitsweise eines solchen Systems kennen und verstehen. Wie wird der Quelltext eigentlich in den Zieltext umgewandelt? Am Beispiel des KANT-Systems der Carnegie Mellon Universitat werden in dieser Arbeit verschiedene Ansatze und Architekturen vorgestellt und diskutiert. Anhand zahlreicher Beispielsatze wird die Umsetzung eines Satzes der Quellsprache uber Analyse, Interlingua und Generierung in den Satz der Zielsprache dargestellt. Dabei wird der Einsatz von lexikalischen und grammatikalischen Informationen beschrieben und die Bedeutung von Wissensdatenbanken und die Eingrenzung des Fachgebiets fur die Moglichkeiten der maschinellen Ubersetzung besprochen. Auf Basis dieser Grundlagen wird deutlich, inwieweit maschinelle Ubersetzung sinnvoll ist und in welche Bereiche sie moglicherweise niemals Einzug halten wird.

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