Traduzione Automatica Neurale: consigli e vantaggi
per le tue traduzioni digitali

Il programma di traduzione automatica associa dizionari di termini correnti a regole linguistiche e grammaticali. Si raccomanda inoltre di aggiungere dizionari personalizzati per migliorare la qualità delle traduzioni, anche se queste difficilmente saranno all’altezza delle nostre aspettative. Ciò nonostante, se utilizzati con dizionari specializzati, i sistemi basati su regole producono solitamente traduzioni coerenti e logiche.

Questi sistemi non impiegano alcuna regola linguistica per effettuare la traduzione. Traducono servendosi di modelli statistici tratti automaticamente da un corpus. Il programma di traduzione automatica analizza banche dati di grandi dimensioni per ciascuna lingua, cosa che consente di ottenere traduzioni piuttosto scorrevoli, ma che talvolta non sono molto logiche.

Questi sistemi consentono di tradurre in tempo reale e di prevedere la probabilità di una sequenza di termini.  Si tratta di un approccio che consente ai motori di traduzione di imparare a tradurre tramite reti neurali i cui collegamenti sono simili a quelli del cervello. Il sistema di traduzione automatica neurale consente di ottenere traduzioni di qualità più elevata: la traduzione neurale contiene infatti il 50% in meno di errori di ordine delle parole, il 17% in meno di errori lessicali e il 19% in meno di errori grammaticali. Le reti neurali hanno perfino appreso ad armonizzare genere e caso nelle varie lingue (e nessuno ha insegnato loro come farlo!). Ecco un esempio di frase in inglese tradotta in francese da un motore di traduzione automatica generico che non prende in considerazione il contesto della frase e da un motore di traduzione automatica neurale addestrato nel settore:

Radicalmente diversa dagli altri approcci quali la traduzione statistica e la traduzione automatica basata su regole, la Neural Machine Translation impiega un’ampia rete neurale il cui funzionamento è basato sul modello del cervello umano tramite l’intelligenza artificiale.

È la più avanzata in materia di traduzioni generate da computer e ha compiuto enormi passi avanti negli ultimi anni grazie alla funzione di apprendimento automatico basata sull’Intelligenza Artificiale, i Big Data e il Deep Learning. Oggi i motori neurali per la traduzione automatica possono essere utilizzati come base per traduzioni professionali.

La macchina è in grado di generare una traduzione affidabile, ma anche di apprendere una lingua. Ciò le consente di migliorare continuamente la qualità dei dati tradotti. Affinché sia operativa deve essere addestrata da un essere umano. Ciò significa che il programma deve essere alimentato da un notevole volume di dati al fine di migliorare l’affidabilità dei risultati finali.

La persona incaricata è anche in grado di addestrare il programma affinché soddisfi le esigenze specifiche di un determinato settore, sia esso giuridico, finanziario o medico, con un apposito vocabolario settoriale.

Due delle big five del Web, le cosiddette GAFAM, sono già solite all’uso di questo tipo di traduzione automatica verificata:

• Google con la Google Neural Machine Translation (GNMT): rete neurale disponibile in 8 lingue
• Microsoft con l’applicazione mobile Microsoft Translator, che consente di tradurre documenti in una sessantina di lingue diverse

Skype ha a sua volta Skype Translator, efficace per facilitare le conversazioni di gruppi che arrivano fino a 100 interlocutori.

In breve, la NMT è utile in diversi settori, in particolare in quello dell’e-commerce, a condizione che siano soddisfatti alcuni criteri per facilitare la traduzione, quali un numero di ripetizioni sufficiente, la disponibilità di un dato volume di dati specifici per addestrare il motore di sistema o un volume sufficiente di testo da tradurre.

Tuttavia, ci sono dei punti da non sottovalutare…

L’inconveniente della NMT, come nel caso degli altri tipi di traduzione automatica, è che le frasi nel testo sorgente devono essere estremamente esplicite per ottenere una traduzione di qualità. La minima ambiguità deve essere integrata nel programma in precedenza, per evitare di ritrovarsi con una traduzione senza senso. Infatti, la Neural Machine Translation incontra delle difficoltà in caso di linguaggi estremamente tecnici, di utilizzo di termini rari e di nomi propri. Diversi argomenti devono essere presi in considerazione prima di lanciarsi in una traduzione automatica neurale:

• La chiarezza del testoda tradurre, per evitare il rischio di ambiguità
• L’addestramento e la valutazione umanain caso di settori specifici (giuridico, medico…)
• La gestione della riservatezza dei dati: occorre tenere a mente che i motori disponibili pubblicamente registrano tutti i dati sui loro server. Per questo motivo è difficile, se non impossibile, garantire la riservatezza dei dati dei clienti
• L’aspetto creativo: il motore di traduzione si esercita con ciò che considera essere la norma e proporrà sempre la traduzione che, per lui, sarà quella più adeguata rispetto a ciò che ha appreso. Tuttavia, il linguaggio del brand (in particolare nel settore dell’e-commerce) si deve differenziare (un “top” di Topshop potrebbe essere chiamato “t-shirt” da Zara, anche se i due prodotti fanno riferimento allo stesso tipo di capo di abbigliamento).

È per fronteggiare tutti questi ostacoli che l’interazione umana è indispensabile.

La traduzione automatica, anche quella neurale, presenta dunque ancora alcune lacune, in particolare in termini di contesto. È per questo che la verifica umana è necessaria, in quanto determinate sottigliezze restano ancora al di fuori della portata della traduzione automatica. L’esperienza umana nella gestione dei progetti, la consulenza e le conoscenze tecniche degli specialisti della Neural Machine Translation sono elementi altrettanto indispensabili per la riuscita di un progetto di traduzione automatica verificata.

Tutto questo ci porta dunque alla traduzione automatica verificata, comunemente chiamata Post-Edited Machine Translation o PEMT. Questa attività, gestita da traduttori professionisti a conoscenza delle problematiche legate alla traduzione automatica neurale, consiste nel correggere la traduzione generata dalla macchina per ottenere un testo finale coerente e scorrevole. Esistono due tipi di post-editing:

• Il post-editing leggero, che consiste nel correggere la traduzione automatica senza approfondire
• Il post-editing completo,che richiede una correzione approfondita da parte del traduttore in carne e ossa

Un PEMT leggero sarà utilizzato per i seguenti errori: errori di ortografia o di grammatica, controsensi, contenuti offensivi o inadeguati, parole mancanti … Il PEMT completo, dal canto suo, sarà utile per tutto ciò che riguarda la terminologia, la struttura di determinate frasi, la punteggiatura o lo stile di scrittura, per rendere il testo più naturale e scorrevole.

Il PEMT leggero (light post-editing in inglese) è quindi utilizzato per facilitare la comprensione generica di una lingua che non si padroneggia, mentre il PEMT completo (Full post-editing in inglese) è utilizzato per rendere perfette le frasi prodotte dal motore di traduzione automatica … da cui il nome di traduzione automatica verificata o riletta (post-edited machine translation).

La Neural Machine Translation rappresenta quindi un notevole passo avanti nell’efficacia e nella pertinenza dei motori di traduzione automatica. Questi ultimi, se sono arricchiti e addestrati per settore di attività, sono un punto di partenza di notevole qualità per i traduttori incaricati di rileggere e revisionare i testi tradotti. A livello concreto, la NMT offre vantaggi innegabili alle imprese:

• Innanzitutto, un notevole risparmiogarantito dalla traduzione automatica;
• Un risparmio di tempo significativo: un traduttore professionista in carne e ossa può tradurre in media da 2000 a 3000 parole al giorno, mentre alla macchina occorrono solo alcuni istanti per tradurre volumi di testo importanti;
• Infine, la garanzia di una qualità impeccabilegrazie all’esperienza umana del team responsabile del progetto e al lavoro indispensabile dei traduttori professionisti incaricati di svolgere il post-editing.

È quindi fondamentale che il lavoro di traduzione automatica neurale sia affiancato dal supporto umano offerto da professionisti nell’ambito della traduzione: project manager, linguisti, sviluppatori e traduttori/revisori. La traduzione automatica verificata ti consentirà così di garantire traduzioni rapide, coerenti e più economiche, adatte al tuo ambito di esperienza, al linguaggio del tuo brand e al tuo obiettivo.