Jahrbuch der ungarischen Germanistik 2024, S. 86–101.

 

Was die maschinelle Übersetzung (MÜ) nicht kann: Übersetzung des grammatischen Genus am Beispiel des Sprachenpaares Deutsch <> Ungarisch

 

Edit Németh ORCID iD icon 16x16 & Ottó Korencsy ORCID iD icon 16x16

 

Eötvös-Loránd-Universität Budapest

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DOI: https://doi.org/10.69962/JUG.2025.6

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Abstract:

 

This article examines the challenges faced by machine translation (MT) systems in handling grammatical gender when translating between German and Hungarian, with a focus on the linguistic representation of natural gender (sexus). While German employs a tripartite gender system, Hungarian lacks grammatical gender entirely. This asymmetry leads to significant translation issues, particularly in rendering personal or occupational references where the target language (German) requires gender-specific forms. Through empirical analysis of translations generated by DeepL and Google Translate, the study demonstrates that both systems tend to default to masculine forms when explicit gender markers are absent and struggle to interpret contextual clues accurately. Key problem areas include pronominal reference and coreference, proper names with lexical ambiguity, translation of gender-neutral occupational terms, and what the authors term „gender-based valency“ – the culturally conditioned association of certain activities with a specific gender. The findings reveal inconsistent strategies and stereotypical mappings, which may result in semantic inaccuracies or misinterpretation. Translations between German and Hungarian in neural networks are not made directly but via English as an intermediate step. This circumstance, too, makes post-editing indispensable. The paper concludes that in sensitive contexts, MT systems cannot ensure adequate semantic and stylistic precision without human post-editing. It argues for a critical engagement with MT in professional translation and underscores the importance of integrating post-editing skills into translation training curricula.

 

Keywords:

Machine Translation; Grammatical Gender; German–Hungarian; Gender-inclusive Language; Pronominal Reference and Coreference, Proper Names with Lexical Ambiguity, Translation of Gender-neutral Occupational Terms, Artificial Intelligence; Post-editing; Context Sensitivity; Occupational Terms

 

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