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Il futuro della tecnologia linguistica: il futuro della traduzione automatica

La traduzione automatica continuerà a evolversi e, se applicata correttamente, svolgerà un ruolo sempre più importante nel migliorare la produttività delle traduzioni

Questa è la terza parte della serie Il futuro della tecnologia linguistica, che esplora i cambiamenti nella fornitura dei servizi linguistici legati alle novità tecnologiche.

Con il continuo aumento dei contenuti creati, le aziende sono costrette a trovare modi per tradurre i testi in modo rapido ed efficiente. La traduzione automatica (MT, Machine Translation) è sempre più diffusa, ma è tutt'altro che perfetta. La qualità è da sempre il problema principale. È tuttavia plausibile prevedere miglioramenti che semplificheranno il lavoro di localizzazione. 

Esploreremo i fattori che influenzano la traduzione automatica e vi spiegheremo come sfruttare al meglio la tecnologia a vantaggio della vostra strategia di localizzazione. 

 

Che cos'è la traduzione automatica?

La traduzione automatica è il processo attraverso cui il materiale di origine viene tradotto in modo automatico in un'altra lingua, senza intervento umano. Sebbene sia un concetto relativamente nuovo per le persone non del settore, la traduzione automatica esiste da decenni.

SYSTRAN è stata tra le prime aziende a sviluppare sistemi di traduzione automatica alla fine degli anni '60. L'azienda ha collaborato con la United States Air Force, che ha intrapreso la traduzione di materiale di intelligence durante la Guerra Fredda. L'obiettivo era fare in modo che le macchine traducessero il contenuto abbastanza bene da consentire ai traduttori umani di comprenderne il significato e migliorare quindi facilmente il testo. I primi motori di traduzione automatica usavano metodi basati su regole, ovvero si affidavano a regole sviluppate da esseri umani o ricavate da dizionari per eseguire le traduzioni. Da allora, la tecnologia linguistica si è evoluta notevolmente.

Quali fattori hanno influenzato l'evoluzione della traduzione automatica?

Modelli statistici e motori ibridi

Un importante sviluppo nella traduzione automatica è avvenuto negli anni '90, quando aziende come IBM hanno iniziato a sfruttare i modelli statistici migliorando così significativamente la qualità del testo risultante. I motori di traduzione automatica statistica erano una tecnologia innovativa. Questi motori si basavano sull'uso di metodi statistici avanzati e su grandi quantità di dati provenienti da Internet per tradurre pile di contenuti. Successivamente, Google avrebbe distribuito la tecnologia su larga scala per cercare di consentire l'esecuzione di ricerche in tutto lo scibile umano.  

I primi motori di traduzione automatica statistica erano molto migliori rispetto ai motori basati su regole, ma commettevano comunque numerosi errori. Le aziende hanno pertanto iniziato a sperimentare i motori di traduzione automatica ibridi, che combinavano la traduzione automatica statistica con quella basata su regole. Questi progressi hanno reso popolare la tecnologia di traduzione automatica favorendone l'adozione su scala internazionale.

Traduzione automatica neurale

Nel 2017, la traduzione automatica ha fatto un altro salto tecnologico con l'avvento della traduzione automatica neurale (NMT, Neural Machine Translation). La traduzione automatica neurale sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale e usa le reti neurali per generare traduzioni.

Contrariamente ai metodi precedenti, le reti neurali cercano di imitare il processo di pensiero di un traduttore piuttosto che "indovinare" un risultato probabile. Viene così creata una traduzione che suona molto più naturale e che cattura il significato e le sfumature della frase in modo più accurato. Grazie a questo sviluppo la traduzione automatica ha raggiunto un livello piuttosto buono, non solo per la comprensione del senso di grandi volumi di documenti, ma anche applicata a documenti aziendali non cruciali usati regolarmente.

La traduzione automatica neurale ha risolto alcune delle problematiche di vecchia data della traduzione automatica, tra cui la scarsa leggibilità delle traduzioni automatiche e l'incompatibilità con alcune lingue, come il coreano. C'è un continuo impegno per migliorare la traduzione automatica neurale. Per saperne di più sulla traduzione automatica neurale, leggete il nostro post di blog Traduzione automatica neurale: modalità di funzionamento dell'intelligenza artificiale per la traduzione linguistica.

Smiling man looking at laptop screen

Quanto sta migliorando la traduzione automatica neurale?

I team di ricerca e sviluppo (R&S) di Lionbridge stimano che la traduzione automatica neurale migliori del 3-7% ogni anno. I nostri esperti calcolano il miglioramento tramite una misurazione detta distanza di edit. La distanza di edit calcola il numero di modifiche che un essere umano deve apportare all'output della traduzione automatica affinché la qualità della traduzione risultante sia equivalente a quella umana.

La traduzione automatica neurale continuerà a progredire con l'aumentare della richiesta di servizi di traduzione e con il miglioramento dell'apprendimento automatico nel training dei motori di traduzione.

Da cosa saranno determinati i futuri tassi di adozione della traduzione automatica neurale?

La velocità di adozione della traduzione automatica neurale è destinata ad aumentare in futuro poiché la quantità di contenuti che richiedono la localizzazione cresce in modo esponenziale.

La crisi dovuta al COVID-19 ha accelerato la trasformazione digitale di molte aziende, rendendo sempre più necessari i servizi di traduzione. Allo stesso tempo, i contenuti devono essere più mirati e diversificati. Queste condizioni di mercato porteranno all'utilizzo della traduzione automatica per determinati contenuti, con o senza la supervisione umana.

Quest'ultima avviene tramite il processo di post-editing di traduzioni automatiche (MTPE, Machine Translation Post-Editing), un ibrido tra traduzione automatica e traduzione umana tradizionale. Il post-editing avviene dopo la fase di traduzione automatica per migliorare la qualità del testo tradotto. Nel nostro blog parliamo di quando usare la traduzione automatica abbinata al post-editing.

Che impatto avranno i tassi di adozione della traduzione automatica neurale sui servizi di traduzione?

Per le aziende i servizi di traduzione diventeranno più convenienti, almeno per alcune lingue, grazie alla traduzione automatica neurale. Grazie a queste riduzioni dei costi, le aziende potranno aumentare il numero di mercati di riferimento e immettere i prodotti in questi mercati più rapidamente.

Poiché l'adozione della traduzione automatica neurale è accompagnata dalla trasformazione digitale all'interno dell'economia internazionale, emergerà un panorama più competitivo. Sempre più spesso gli utenti finali si aspetteranno di ricevere le informazioni sui prodotti nella loro lingua madre.  Diventerà la norma, non l'eccezione, che le aziende soddisfino questa aspettativa in tutti i mercati in cui operano.

Il toolkit per l'automazione: che cos'è la memoria di traduzione?

Quando si parla di automatizzare la traduzione, la traduzione automatica non è l'unico strumento a disposizione. La memoria di traduzione (TM, Translation Memory) è stata un importante precursore della traduzione automatica e continuerà ad avere un ruolo nella localizzazione. La traduzione automatica e la memoria di traduzione spesso vengono usate in combinazione. Tuttavia, il ruolo della memoria di traduzione è destinato a cambiare.

Sviluppata all'inizio degli anni '90, la memoria di traduzione è costituita da un database di traduzioni precedenti che un'azienda usa per ridurre il carico di lavoro relativo ai nuovi contenuti.

La tecnologia della memoria di traduzione viene implementata tramite strumenti di traduzione assistita (CAT) o uno strumento di memoria di traduzione (TM). Grazie a questi strumenti, più traduttori che lavorano sullo stesso contenuto hanno la possibilità di usare parole o frasi tradotte in precedenza in parti diverse dello stesso contenuto. 

Le memorie di traduzione consentono alle aziende di:

  • Ottenere una traduzione coerente con la terminologia appropriata
  • Ridurre i costi
  • Aumentare la velocità e la produttività del processo di traduzione

È importante sottolineare che storicamente le memorie di traduzione hanno svolto un ruolo cruciale nel ridurre i costi.

Woman wearing glasses and sitting on couch looks away from her laptop

Qual è la differenza tra traduzione automatica e memoria di traduzione?

Sebbene sia la traduzione automatica che la memoria di traduzione abbiano lo scopo di automatizzare il processo di traduzione, differiscono tra loro in modo sostanziale. 

Poiché le memorie di traduzione fungono da archivio, o database, delle traduzioni precedenti, svolgono un ruolo passivo nella generazione della traduzione, abbinando intere frasi o frammenti di frasi al testo di origine. Alla base delle traduzioni automatiche c'è invece una tecnologia molto più sofisticata. La traduzione automatica cerca attivamente di indovinare la possibile traduzione di un testo di origine usando le traduzioni precedenti e varie tecniche di elaborazione del linguaggio naturale.

Queste tecnologie sono complementari. Insieme, incrementano la capacità di un traduttore di lavorare più velocemente e migliorare la produttività. Risolvono anche i problemi di qualità, ad esempio per quanto riguarda la coerenza della terminologia. Le due tecnologie sono strettamente integrate e usate in combinazione producono traduzioni di qualità superiore. 

In che modo si stanno evolvendo le tecnologie di traduzione automatica e delle memorie di traduzione? 

Negli ultimi anni le aziende hanno adottato la traduzione automatica e le memorie di traduzione. Facendo questa scelta, hanno rivolto l'attenzione all'esecuzione e all'implementazione efficace delle tecnologie.

Poiché la traduzione automatica offre un'efficienza molto maggiore rispetto alla memoria di traduzione, ma per definizione si basa su una sorta di memoria di traduzione, le due tecnologie si stanno fondendo sempre più. Tuttavia, la traduzione automatica sta diventando il principale strumento di produttività per le traduzioni e viene integrata sempre più strettamente in numerosi ambienti di traduzione. 

Con l'ascesa della tecnologia di traduzione automatica come principale strumento di produttività nel settore della traduzione e della localizzazione, il ruolo delle memorie di traduzione è destinato a cambiare. Le memorie di traduzione diventeranno sempre più uno strumento di training per i motori di traduzione automatica, piuttosto che un semplice database di traduzioni. 

Quali sono i vantaggi della traduzione automatica?

La traduzione automatica senza supervisione, ovvero senza l'intervento umano, è più adatta per testi relativamente semplici con poca visibilità. Tradizionalmente, è stata implementata per contenuti generati dagli utenti come recensioni, forum e aste, ad esempio in eBay. A seconda delle aspettative in termini di qualità, del tipo di contenuto e dello scopo, la traduzione automatica può essere adeguata per tradurre documenti aziendali semplici e generali in alcune lingue. Grazie alla sua diffusione sempre maggiore, le aziende hanno a disposizione vantaggi simili a quelli prodotti dalle memorie di traduzione, ma ancora più accentuati. Ecco alcuni vantaggi:

  • Maggiore velocità di introduzione dei contenuti sul mercato
  • Coerenza terminologica
  • Maggiore produttività dei traduttori
  • Costi di traduzione inferiori

È importante notare che i traduttori sono una risorsa limitata. Potendo dedicare meno tempo a determinati incarichi saranno liberi di lavorare a un maggior numero di progetti, con una conseguente minore pressione sul mercato nonostante il continuo aumento delle aziende che richiedono i loro servizi. 

La traduzione automatica aumenta in alcuni casi la capacità dei traduttori di 3-5 volte, consentendo di localizzare più contenuti in meno tempo. Con una maggiore produttività e costi ridotti, le aziende saranno in grado di tradurre più contenuti in più lingue. 

In che modo le tecnologie di traduzione automatica influenzano la vostra strategia di localizzazione? 

Quando si progetta una strategia per i contenuti e si prendono decisioni sui mercati di riferimento, è importante essere consapevoli dell'efficienza che si ottiene usando la moderna traduzione automatica e le tecnologie correlate.

Collaborando con un fornitore di servizi di localizzazione esperto implementerete la traduzione automatica in modo ottimale, per raggiungere i risultati desiderati. È importante sottolineare che una partnership di questo tipo vi agevolerà nel creare e migliorare i contenuti e sviluppare una strategia di introduzione sul mercato. Alcuni fornitori di servizi linguistici, come Lionbridge, si stanno spostando sempre più verso il marketing digitale per supportare le aziende nell'intero percorso di gestione dei contenuti e non solo nella fase di localizzazione. 

Con una strategia di localizzazione attentamente pianificata ed eseguita, sotto la guida di un partner di localizzazione affidabile, sfrutterete tutti i vantaggi della tecnologia di traduzione automatica. Le vostre risorse saranno così più libere di creare contenuti aggiuntivi e raggiungerete più mercati con lo stesso budget. 

Fate clic sull'immagine sotto per visualizzare le principali definizioni utili per comprendere la traduzione automatica 
 

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Kajetan Malinowski with Janette Mandell
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Kajetan Malinowski with Janette Mandell