La Machine Translation: cos’è e come funziona

La Machine Translation: cos’è e come funziona

Cos'è la Machine Translation? Questa tecnologia di traduzione automatica è in grado di sostituire la figura del traduttore?

La Machine Translation (MT), in italiano “traduzione automatica”, è la tipologia di traduzione svolta da un programma informatico (software, sito web, ecc.), che analizza un testo sorgente (source) e lo traduce in un’altra lingua (target) senza intervento umano.

La machine translation non è da confondere però con la Computer Assisted Translation – CAT (traduzione assistita dal computer), cioè quando è una persona a svolgere l’attività di traduzione e nel farlo utilizza dei CAT tool.

Esistono diversi sistemi e modelli di traduzione automatica: l’approccio rule-based, il modello su base statistica e la traduzione neuronale.

Traduzione rule-based

Il primo approccio per la traduzione automatica creato è quello rule-based. Questo primo modello si basa su regole grammaticali e dizionari bilingue per ogni coppia di lingue sorgente-target.

Il sistema, fornito di regole sintattiche e lessico, analizza le frasi del testo di partenza, le scompone riconoscendo i singoli lemmi e li sostituisce con i corrispondenti della lingua d’arrivo.

Dal momento che la traduzione automatica rule-based è totalmente priva di qualsiasi capacità interpretativa del testo, la qualità della traduzione finale dipende dall’affidabilità dei dizionari e dalla correttezza delle regole sintattiche, semantiche e morfologiche.

Anche se i software più recenti hanno prestazioni più elevate, la traduzione finale rimane in ogni caso un prodotto grezzo, utile solo a comprendere il senso generale di un testo.

Traduzione su base statistica

Le traduzioni su base statistica “imparano” a tradurre analizzando grandi quantità di dati per ogni combinazione linguistica. Questo tipo di approccio raccoglie numerosi testi in formato digitale, i corpora, scritti in una lingua sorgente (source language), le relative traduzioni in una lingua di arrivo (target language) e testi appartenenti allo stesso dominio scritti nella lingua target.

I sistemi statistici non sono dotati di regole linguistiche, ma si possono “migliorare” aggiungendo sempre più testi specifici per discipline o determinati settori.

La qualità delle traduzioni con sistemi statistici non è molto prevedibile, soprattutto perché non è sempre assicurata la coerenza terminologica. Le parole chiave di testi sullo stesso argomento possono variare a seconda dei riferimenti presenti nel sistema durante il processo traduttivo, il che può portare all’utilizzo di molte varianti per uno stesso termine e confondere così il lettore finale.

Molte aziende utilizzano dei sistemi “chiusi” per le traduzioni su base statistica. Il loro sistema viene “istruito” con un corpora di propri testi e costantemente integrato con nuove traduzioni: in questo modo è possibile mantenere maggiore uniformità e coerenza terminologica nelle traduzioni.

Traduzione neurale

I sistemi di traduzione neurale, Neural Machine Translation, permettono di tradurre intere frasi tenendo conto del contesto di riferimento.

I sistemi di traduzione neurale si basano su reti neurali artificiali simili a quelli del cervello umano, le cui unità funzionali ricevono, elaborano e trasmettono le informazioni ad altri “neuroni”, estrapolano modelli osservando enormi quantità di dati e generano nuove rappresentazioni che vanno anche a correggere informazioni precedenti in un meccanismo ripetibile di autoapprendimento.

La Neural Machine Translation può adattarsi all’intero testo perché è in grado di prendere in considerazione il contesto della materia, gli scopi e le intenzioni in esso contenuti. Il risultato finale è un testo più scorrevole e naturale, la traduzione è coerente, accurata e fedele all’originale, ma deve comunque essere verificata da un traduttore umano.

Come per ogni altra cosa, l’utilizzo della traduzione automatica presenta dei vantaggi e degli svantaggi.

Vantaggi

È veloce.
È possibile tradurre un quantitativo elevato di testi in poco tempo.

È economica.
Tramite accesso in abbonamento al software di traduzione automatica più adatto.

Testi ripetitivi.
È la scelta più rapida se si devono tradurre testi poco creativi, come manuali, documentazioni tecniche, ecc. grazie alla creazione di una memoria di traduzione.

Svantaggi

Non è creativa.
La Machine Translation non è in grado di cogliere le sfumature di senso e non sa “leggere tra le righe”.

Imprecisione.
Può commettere alcuni errori di imprecisione terminologica.

Localizzazione per pubblico target.
Non è in grado di adattare completamente un testo a un determinato pubblico target.

Nonostante i vantaggi, la machine translation non ha ancora sostituito il traduttore umano. Perché? Perché la tecnologia non è in grado di svolgere alcuni compiti.

Ad esempio, nei lavori di localizzazione, è necessario che il linguista traduca anche la cultura. Localizzare un testo significa non solo tradurre il testo, ma anche tradurre modi di dire e riferimenti culturali, e posizionare il testo target per un pubblico con una storia e una cultura completamente differente dal pubblico di partenza.

Un altro esempio che dimostra come la traduzione automatica non basti è il settore della transcreation. Nel marketing e per le pubblicità non basta tradurre le parole del testo sorgente, ma è necessario saper trasmettere il messaggio. Per fare ciò, è necessario seguire il percorso che dal senso va alle parole, tenendo in considerazione il contesto, il tono di voce, il mezzo di comunicazione, la cultura e i valori del pubblico target.

Un aspetto, invece, in cui il traduttore umano deve necessariamente associare il suo lavoro a quello della machine translation è il post-editing. Il post-editing è il processo attraverso il quale il traduttore, o linguista, rivede una traduzione generata da un traduttore automatico per correggere gli errori e renderla fluente e comprensibile.

Quando ci si può affidare solo alla traduzione automatica? Quando l’obiettivo è solo quello di comprendere un testo per uso interno, allora la traduzione automatica è la scelta migliore.

Per tutti gli altri testi, soprattutto se devono essere visionati anche da un pubblico esterno, la traduzione automatica non è sufficiente. L’immagine pubblica di un’azienda o di un professionista dipende anche dal modo in cui si comunica; una traduzione inefficace rischierebbe di compromettere la fiducia del pubblico.

Per questo tipo di testi, la soluzione migliore è di affidarsi a un traduttore professionista, in grado di poter utilizzare anche gli strumenti CAT e di rivedere e verificare la traduzione della machine translation.

Hai un testo tradotto con la Machine Translation e vuoi renderlo perfetto?

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