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Kontrollierte Sprache, insbesondere Controlled English, wird von weiten Teilen der Industrie in der technischen Dokumentation eingesetzt. Ein begrenztes Vokabular und Schreibregeln zu Grammatik und Stil führen zu einer vereinfachten Sprache in leicht verständlichen Texten. Diese wiederum können bedeutend besser und schneller übersetzt werden als Texte in natürlicher Sprache.

Die Arbeit gibt einen Überblick über kontrollierte Sprache, dargestellt am Beispiel des Controlled English. Die im Bereich kontrollierte Sprache eingesetzten Tools wie Controlled Language Checker und Authoring Memory werden erläutert. Des weiteren wird auf einige kontrollierte Sprachen eingegangen, z.B. AECMA SE, das weltweit in der Luftfahrtindustrie Anwendung findet, und das kontrollierte Englisch von IBM, General Motors und Caterpillar. Auch ein Beispiel für kontrolliertes Deutsch (MULTILINT) wird angeführt.

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung 1

2 Entstehungsgeschichte 3

3 Was ist "Controlled Language" (CL)? 6
3.1 Definition: Technische Dokumentation 6
3.2 Definition: Kontrollierte Sprachen 6
3.3 Anwendungsbereich 7
3.4 Ziele 7
3.4.1 Bessere Verständlichkeit 7
3.4.1.1 durch Nichtmuttersprachler 7
3.4.1.2 durch Muttersprachler 8
3.4.1.3 durch Computer 9
3.4.2 Vereinfachung des Schreibprozesses 10
3.4.3 Bessere Übersetzbarkeit 10
3.4.4 Sonstiges 11
3.5 Entwicklung und Einrichtung einer CL 11
3.6 Beispieltexte 13

4. Vokabular 15
4.1 One Word - One Meaning 15
4.2 Entwicklung 16
4.3 Probleme 16
4.3.1 Synonymie 17
4.3.2 Polysemie 18
4.3.3 Wortart 19
4.4 Beispiel 19

5 Schreibregeln 21
5.1 Beispiele 21
5.1.1 Wörter 21
5.1.2 Komposita 22
5.1.3 Pronomina 23
5.1.4 Verben 23
5.1.5 Sätze 24
5.1.6 Auslassungen 24
5.1.7 Sonstiges 26
5.2 "Schlechter" Stil 27
5.3 Beispiel: PACE 27

6 Controlled Languages und Computer 29
6.1 Controlled Language Checker 29
6.1.1 Ziele 29
6.1.2 Funktionsweise 29
6.1.3 Untersuchungsaspekte 31
6.1.3.1 Terminologie 32
6.1.3.2 Grammatik 32
6.1.3.3 Stil 32
6.1.4 Korrekturen 32
6.1.5 Probleme 33
6.1.5.1 Anaphora 34
6.1.5.2 Verwendung von Wörtern in der falschen Bedeutung 34
6.1.5.3 Umformulierung von Sätzen 35
6.1.5.4 Unmöglichkeit der Überprüfung 35
6.1.6 "Shielding" 36
6.1.7 Ausblick 37
6.1.8 Bestehende CL-Checker 38
6.1.8.1 Vielfalt 38
6.1.8.2 Beispiel: LANTMASTER 39
6.2 Authoring Memory (AM) 41
6.2.1 Ziele und Funktionsweise 41
6.2.2 Effektivität 41
6.2.3 Beispiele 42
6.2.4 Status quo 42
6.3 Translation Memory (TM) und Machine Translation (MT) 44
6.3.1 Funktionsweise von TM und MT 44
6.3.2 "Nebeneffekt" 45
6.3.3 Translation Memories und CLs 45
6.3.3.1 Arbeitsweise 45
6.3.3.2 Beispiele 46
6.3.4 Machine Translation und CLs 46
6.3.4.1 Arbeitsweise 46
6.3.4.2 Beispiele 50
6.3.4.3 MT im Internet 50

7 Vor- und Nachteile 52
7.1 Vorteile 52
7.2 Nachteile 54
7.3 Zusammenfassung 57

8 Verschiedene Controlled Languages 59

9 Beispiele 61
9.1 AECMA Simplified English (SE) 61
9.1.1 Entstehung 62
9.1.2 Vokabular 62
9.1.3 Schreibregeln 64
9.1.4 Kosten 66
9.1.5 Checker 66
9.1.5.1 Boeing SE Checker 66
9.1.5.2 MAXit Checker 77
9.1.5.3 ASSET 79
9.1.5.4 Weitere AECMA SE-Checker 82
9.1.6 Beispieltext 82
9.1.7 Spezifikationen 83
9.1.8 Benutzer 85
9.1.9 Vor- und Nachteile 86
9.1.10 Français Rationalisé (FR) 88
9.1.10.1 Entstehung 88
9.1.10.2 Schreibregeln 89
9.1.10.3 Vokabular 90
9.1.10.4 Ergebnisse 92
9.2 EasyEnglishAnalyzer (EEA) von IBM 93
9.2.1 CL-Checker statt CL 93
9.2.2 Unzulänglichkeiten anderer CLs 93
9.2.3 Ziele 94
9.2.4 Funktionsweise 95
9.2.4.1 Ambiguität 95
9.2.4.2 Grammatikalität 97
9.2.4.3 Vokabular 98
9.2.5 EEA für Nichtmuttersprachler 99
9.2.6 Translation Confidence Index (TCI) 101
9.2.6.1 "Selbsteinschätzung" des MT-Systems 101
9.2.6.2 Errechnung 102
9.2.6.3 Schwellenwert 103
9.2.6.4 Nutzung des TCI 103
9.2.6.5 Verlässlichkeit 104
9.2.6.6 Clarity Index 104
9.2.7 Beurteilung 105
9.3 Controlled Automotive Service Language (CASL) von General Motors 107
9.3.1 CASL und Global English (GE) 107
9.3.1.1 CASL 107
9.3.1.2 GE 108
9.3.2 Schulung 108
9.3.3 Modelle der kontrollierten Textverfassung 108
9.3.3.1 Autorenzentriertes Modell 109
9.3.3.2 Editorenzentriertes Modell 109
9.3.3.3 Mischmodell 110
9.3.3.4 Integriertes Schreibmodell 111
9.4 Attempto Controlled English (ACE) 113
9.5 MULTILINT 117
9.5.1 Ziele 118
9.5.2 Funktionsweise 118
9.5.3 Terminologie und Konsistenz 119
9.5.4 Stil 120
9.5.5 Grammatik 121
9.5.6 Kosten 122
9.5.7 BMW 122
9.5.8 Beurteilung 122
9.6 Caterpillar Technical English (CTE) 124
9.6.1 Der Vorläufer: Caterpillar Fundamental English (CFE) 124
9.6.2 Der Erfolg: CTE 125
9.6.2.1 Entstehung 125
9.6.2.2 Voraussetzungen 126
9.6.2.3 Eigenschaften 126
9.6.2.4 Beurteilung 128

10 Erfahrungsberichte 129
10.1 Kodak GmbH 129
10.2 Perkins Engines Ltd. 130
10.3 John Deere (Deere & Co.) 130
10.4 Siemens AG 131
10.5 SAP 132
10.6 Lufthansa 132

11 Ausblick 134
11.1 Zusammenarbeit 134
11.2 Wissenschaftliche Studien 134
11.3 Integration in firmeninterne Strukturen 134
11.4 CLs und Lokalisierung 135
11.5 Spracherkennung 136
11.6 Zukunft? 137

Anhang 1 Darstellung der zunehmenden Komplexität in der Flugzeugdokumentation 138
Anhang 2 Anleitung zur Writer´s Workbench von Trados 139
Anhang 3 AECMA SE - Writing Rules 140
Anhang 4 AECMA SE - Fachterminologie 144
Anhang 5 AECMA SE - Zeitaufwand und Erfahrung 146
Anhang 6 Controlled Language Training at General Motors 147
Anhang 7 Lufthansa: AECMA Simplified English - Kurs 148
Glossar 149
Quellenangaben 151