Autorenunterstützung: Welche Systeme gibt es?

, - Technische Dokumentation

In diesem Beitrag möchte ich Ihnen einen Überblick über einige ausgewählte Systeme für Autorenunterstützung geben, diese vergleichen und eine grobe Aufwandsabschätzung zur Einführung geben. Doch warum noch zusätzlich Aufwand in Richtung einer kontrollierten Unternehmenssprache betreiben? Doku liest doch eh keiner …

Technische Dokumentation ist ein Teil der Kommunikation eines Produktherstellers mit dem Kunden.
Aus Sicht der Produkthersteller ist Technische Dokumentation oft ein ungeliebtes Kind: aufwändig in der Herstellung und ein Erfolg als effiziente Kundenkommunikation ist schwer erkennbar. Die Frage ist, wie kommt Technische Dokumentation aus der „Schmuddelecke“ des teuren und nicht sonderlich sinnvollen Anhängsels der Produktentwicklung heraus?

Die inhaltlich-psychologische Seite der Antwort lautet, Technische Dokumentation muss endlich als wichtiges Instrument der Customer Journey geplant werden. 

Die Customer Journey: Mix aus Website, Community-Portalen, Dokumentation und mobilen Apps

Damit das Benutzererlebnis auf der Customer Journey als stimmige Gesamterfahrung wahrgenommen werden kann, muss die eingesetzte Sprache abteilungsübergreifend kontrolliert werden und alle Informationen müssen aufeinander abgestimmt sein. Das Letztere ist vor allem ein Organisationsproblem, das Erstere kann besonders mit einem von allen genutzten Terminologiesystem und noch besser mit einem System für die Autorenunterstützung entscheidend gefördert werden.

Die Einführung einer Autorenunterstützung kann durchaus aufwändig sein. Deshalb ist es auch besonders wichtig, dass das in Frage kommende System die wichtigsten Anforderungen abdeckt, um Schreib- und Dokumentprozesse im Unternehmen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Aus unserer Sicht ist ein Echtzeit-System, das sowohl die Terminologieverwendung als auch eine Satzwiederverwendung direkt im Editor anzeigt, die erste Wahl, um Schreibprozesse zu beschleunigen.

Im Folgenden sind nur Systeme aufgelistet, die den Schreibprozess durch Echtzeit direkt oder nachträglich durch einen Batchlauf mindestens für Terminologie kontrollieren und ein entsprechendes Feedback geben. Von vollständiger Autorenunterstützung sprechen wir, wenn ein System mindestens Folgendes in Echtzeit und/oder per Batch überprüft und auch Feedback erlaubt:

  • Terminologie (Erkennen verbotener Termini, Vorschlag des korrekten Terminus, Anzeige korrekter Termini)
  • Erstellen neuer Termvorschläge aus dem Editor heraus
  • Kommentieren von vorhandenen Termeinträgen
  • Satzwiederverwendung
  • Kontrolle des Satzbaus (Sprachregeln)
  • Erstellen von Satzvorschlägen

Die jeweilige Ausgestaltung der einzelnen Funktionen fällt in den Systemen sehr unterschiedlich aus, und im Zeitalter agiler Entwicklungen ergeben sich bei dem einen oder anderen System auch laufende Updates und Erweiterungen. Systeme mit linguistischer Unterstützung ggf. mit Verwendung von KI-Technologien (hier sind Congree und Acrolinx mit Abstand führend) bieten eine sehr gute Terminologieerkennung über das reine „Zeichen-Matching“ hinaus. (Mehr dazu: https://www.itl.eu/itl-blog/details/autorenunterstuetzung-teil1.html#postdetails) Auf Einzelheiten können wir im Rahmen dieses Beitrags jedoch nicht eingehen.

Als Komplettlösung bezeichnen wir Systeme, die sich neben der Editorintegration zur Autorenunterstützung auch als vollständiges Terminologie- und Satzmanagementsystem verstehen und auch einen Webserver für den Zugriff über den Browser anbieten. Acrolinx und [i]-match sind in diesem Sinne die einzigen Komplettsysteme, wobei Acrolinx bisher keine Echtzeitunterstützung bietet. Congree bietet mit der neuen Version 6 ebenfalls eine einfache Komplettlösung, verweist bei "größeren Anforderungen" aber auf mögliche Integrationen mit crossTerm von Across oder QuickTerm/MultiTerm Kaleidoscope/SDL.

Hinweis: Systeme für eine Autorenunterstützung, die nur innerhalb eines Redaktionssystems integriert präsentiert werden, beispielsweise bei Schema ST4, bloXedia usw., sind in der folgenden Übersicht nicht enthalten.

Systeme für Autorenunterstützung

Die Bilder zeigen die jeweilige Integration der Autorenunterstützung in einem Editor. Darüber hinaus bieten alle Systeme Funktionen zum Management der erfassten Terminologie und Sätze sowie dem Benutzermanagement, in der Regel über ein separates Desktop-Dashboard und/oder über eine Web-Oberfläche.

Acrolinx von Acrolinx

  • Aktuelle Version: 2020.07
  • Komplettsystem für Autorenunterstützung
  • keine Echtzeitunterstützung
  • sehr umfassende linguistische Funktionen für eine bessere Termerkennung und für die Definition von Satzregeln

Authordesk von gds

  • Aktuelle Version: Keine Information verfügbar
  • System für Autorenunterstützung
  • kein Webserver (Termexport als HTML5-Web-Layout möglich)
  • kein freies Datenmodell, keine Satzregeln
  • Datenbank SQL-Server

Congree von Congree

  • Aktuelle Version: 6
  • Terminologiedatenbank und Satzdatenbank als Zwischenspeicher (Congree Data Grooming für Terme und Sätze)
  • sehr umfassende linguistische Funktionen für Deutsch und Englisch für eine bessere Term- und Satzerkennung sowie für die Definition von Satzregeln
  • integriertes Terminologiemanagement (TermTiger) und integrierte Satzdatenbank
  • Datenbank: SQL-Server

HyperSTE von Etteplan

  • Aktuelle Version: 8.0
  • Insbesondere entwickelt für eine Kontrolle der Einhaltung der Sprachregeln nach STE-ASD 100 (Simplified Technical English). Als Professional Version inklusive Terminologie- und Satzmanagement (weitere Details sind der Website nicht zu entnehmen)
  • Datei-basiert

[i]-match von itl

  • Aktuelle Version: 2020
  • Komplettsystem für Terminologie- und Satzdatenbank mit Autorenunterstützung
  • Pragmatisches Datenmodell
  • Beliebig erweiterbar: Alle Funktionen (Datenbank und Autorenunterstützung) erreichbar über Rest-API
  • performanter Server für Termprüfung und Satzprüfung
  • Stilprüfung mit Regulären Ausdrücken und KI-gestützte Grammatik- und Rechtschreibprüfung
  • umfassendes Rollen-Management
  • Cloud-Native Architektur, Auslieferung per Docker-Container möglich
  • Windows oder Linux
  • MS SQL-Server Datenbank oder PostgreSQL

Mind Reader – Authoring Assistance von STAR

  • Aktuelle Version: keine Angaben
  • setzt das Terminologiemanagementsystem STAR TermStar und Translation-Memory-System STAR Transit voraus

SDLcheckTerm/ von SDL/Kaleidoscope

  • Aktuelle Version: keine Angaben
  • basiert auf MultiTerm und setzt für Workflows auf das eigene System quickTerm
  • morphologischer Ansatz, Stammformreduktion für zahlreiche Sprachen
  • Besonderheiten: Integration in SDL Trados Studio
  • nur Terminologiekontrolle

TermXact von TermSolutions

  • Aktuelle Version: keine Angaben
  • Komponente für Editorintegration
  • setzt auf termXplorer (Terminologiemanagementsystem, MySQL-Datenbank oder Excel) auf

Velingua von Acolada

  • Aktuelle Version: keine Angaben
  • Anbindung an UniLex-Datenbanken (lokal installiert oder als Enterprise-Client-Server-Lösung, optional Webserver)
  • Stammformreduktion für Termerkennung

Aufwandsabschätzung für die Einführung

Die Herausforderung liegt bei folgenden nicht immer leicht zu kalkulierenden Themen:

  • in der Planung des geeigneten Datenmodells für Termini
  • in der Einrichtung eines Terminologie-Workflows und eines (virtuellen) Termzirkels
  • in der Pflege von erlaubten und verbotenen Synonymen und von erlaubten und verbotenen Sätzen
  • in der Aktivierung oder Anpassung von Stilregeln. Bei der Stilkontrolle kommt es darauf an, ob die konfigurierten Regeln und Regelsets praktikabel sind. Hier braucht es praktische Tests, die mehrere Tage dauern können.

Zum Aufwand und zum Return on Investment einige kurze Überlegungen:

  • Wenn die Terminologiedatenbank konzeptuell bereits für die Autorenunterstützung (Vorzugsterme, verbotene Terme, SEO-Synonyme) eingerichtet ist und ein automatischer Satzimport aus validierten Dokumenten möglich ist, so ist der Erstaufwand bis zur Anwendung gering.
  • Für ROI-Analysen zur Einführung von Terminologie empfehle ich:
  • Bei der Terminologieerfassung kommt es zunächst übrigens weniger auf eine große Zahl validierter Terme an, als darauf dass die Festlegungen von allen Beteiligten als Ergebnis einer lebendigen Firmendiskussion wahrgenommen werden. Denn Terminologiearbeit muss als Basisarbeit in Autorenköpfen verankert werden, nur dann entsteht kein neuer Datenfriedhof. Die systemgestützte Terminologieextraktion verführt meist zu Datenmengen, die die Terminologiearbeit kleinerer Termzirkel leicht überfordern können.

Die funktional weitreichendsten Systeme mit besonderer Betonung von „Tone-of-Voice“-Aspekten sind Acrolinx und Congree. Acrolinx kennt allerdings bisher keine Echtzeitunterstützung. Congree bietet mit seiner linguistischen Engine und dank Morphem-Wörterbuch (98 % der deutschen/englischen Sprache werden abgedeckt) eine ausgefeilte Termerkennung. Mit der Version 6 versteht sich Congree ebenfalls als Komplettsystem, eine separate Terminologiedatenbank oder Satzdatenbank wird nicht mehr benötigt.

Der Übersetzungsprozess (Translation-Memory-System) und die Datenbank für eine Autorenunterstützung sollten übrigens separat betrachtet werden: Bei einem Translation-Memory-System sind die Sätze zwar auf Übersetzungstauglichkeit validiert, aber nicht auf die Eignung als „Vorzugssätze" bzw. „verbotene Sätze“ im redaktionellen Prozess. [i]-match ist eine attraktive Lösung für die Autorenunterstützung, da es die Term- und Satzdatenbank einschließlich Webserver out of the box vollständig integriert anbietet. Das Tool bietet bisher Echtzeitunterstützung, Batch-Prozesse zur Massenbearbeitung sind in weiteren Updates geplant.

Worauf sollten Sie zudem achten?

Wenn Sie eine Autorenunterstützung für Ihr Unternehmen planen, achten Sie darauf, dass die flüssige Arbeitsweise Ihrer Autoren beim Schreiben nicht laufend unterbrochen wird und Kontrollphasen nicht ausufern. Denken Sie einerseits an die Integration in ein Redaktionssystem, aber andererseits auch und an Texte, die außerhalb eines Redaktionssystems erstellt werden. Gehen Sie schrittweise vor – so tun die meisten Unternehmen gut daran, die Sprachkontrolle bei der Technischen Dokumentation zu beginnen. Bei Bedarf können Sie die Sprachkontrolle dann auf andere Unternehmensbereiche wie z. B. das Marketing ausweiten. Sehen Sie die Einführung einer Autorenunterstützung vergleichbar zur Redaktionssystemeinführung: Das Werkzeug allein optimiert noch nichts und die Einführung von Datenmodellen und Workflows erfordert Experten, „die sich mit so was auskennen“. itl betreut Sie gerne, nicht nur bei der Einführung von unserem eigenen Werkzeug [i]-match, sondern gerne auch bei Congree, Across oder quickTerm/MultiTerm: Unser Motto aus der Praxis für die „Best Practice“.

Teil 1 und 2 dieses Blog-Artikels

Teil 1: Autorenunterstützung: Wenn Sprache King ist

Teil 2: Autorenunterstützung: Konzepte, Funktionen, Tools

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dieter.gust@itl(dot)eu

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Wer ist Dieter Gust

Dieter Gust ist seit 1986 bei itl. Als Leiter der Abteilung Forschung & Entwicklung legt er seinen Schwerpunkt auf die Themen Prozessautomatisierung, kontrollierte Sprache und nutzungsgerechte Aufbereitung von Dokumentation. Am 1. Januar 2014 wurde er in den Aufsichtsrat berufen.

Herausgeber: itl AG München ,

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