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Strumento di valutazione della traduzione automatica Lionbridge

Uno strumento di valutazione per scegliere il miglior motore di traduzione automatica per le vostre esigenze

Introduzione

La traduzione automatica (MT) esiste da molti anni, ma di recente si è evoluta a un ritmo esponenziale. Con l'aumentare dei volumi di contenuti creati in lingue diverse, le aziende hanno iniziato a considerare la traduzione automatica come un mezzo per estendere la portata in un mondo sempre più interconnesso. 

Le aziende che decidono di implementare la traduzione automatica hanno quattro strategie di base a disposizione: 

Traduzione automatica con motori pubblici

Uso di servizi come Google Traduttore o Bing Translator. Questi servizi sono disponibili per tutti gratuitamente, tuttavia non offrono funzionalità avanzate, come la personalizzazione della terminologia, e i dati possono venire riutilizzati in altri servizi. 

Traduzione automatica in locale

Questo approccio presuppone che l'azienda distribuisca un server di traduzione automatica nei propri ambienti IT. Questo metodo è molto sicuro, ma comporta un costo significativo, è complesso da distribuire e gestire e richiede una manutenzione continua.

Traduzione automatica nel cloud

Funziona in modo analogo alla traduzione automatica con motori pubblici, con il processo ospitato nel cloud che crea un'istanza dedicata per l'azienda. Tutti i dati condivisi con il servizio sono rigorosamente protetti e non vengono condivisi con terze parti. Questa opzione fornisce funzionalità aggiuntive per la personalizzazione della terminologia e altri vantaggi, ma può vincolare a un fornitore specifico e la qualità della traduzione automatica può non essere ottimale per diverse combinazioni linguistiche. 

Traduzione automatica ottimizzata

Un'unica piattaforma gestisce più motori di traduzione automatica, fornendo un singolo livello di personalizzazione della terminologia, un'interfaccia facile da gestire e la possibilità di scegliere i motori migliori per combinazioni linguistiche e tipi di contenuti diversi. 

Indipendentemente dalla strategia, scegliere il motore appropriato è difficile se non si dispone di dati ed esperienza adeguati. Lionbridge vanta oltre due decenni di esperienza nella traduzione automatica e ha raccolto un grande volume di dati linguistici e sulla qualità relativi alle tecnologia di traduzione automatica, utili per fare la scelta giusta. Questa pagina web fornisce informazioni di base sulle prestazioni dei motori di traduzione automatica per le combinazioni linguistiche più comuni, per aiutare le aziende a fare la scelta migliore per i loro contenuti. 

Qual è il miglior motore di traduzione automatica (MT)? Non c'è una risposta semplice.


Per scegliere tra i numerosi sistemi di traduzione automatica disponibili, è importante notare che alcuni motori sono dedicati a una funzione o a un dominio specifico. Se le necessità non sono allineate allo scopo specifico del motore, questo anche se avanzato potrebbe non offrire prestazioni ottimali. Per determinare l'opzione migliore, è prima necessario identificare il motivo per cui si usa la traduzione automatica.

Se siete alla ricerca di un motore di traduzione automatica per utilizzo generico, Google Translate o Bing Translator può essere una buona soluzione. Se vi servono servizi di traduzione automatica per una lingua o un dominio specifico, potreste ottenere risultati migliori scegliendo Amazon Translate o DeepL Translator.

Lo strumento di valutazione della traduzione automatica Lionbridge analizza le prestazioni dei motori ogni mese per aiutarvi a determinare il migliore motore di traduzione automatica a seconda della combinazione linguistica usata. La prossima volta che vi chiedete quale sia il miglior motore di traduzione automatica, riformulate la domanda chiedendovi "Qual è il miglior motore di traduzione automatica per le mie esigenze?" e affidatevi a Lionbridge per ottenere indicazioni utili.

Volete saperne di più sulle diverse tecnologie di traduzione automatica? Leggete il nostro blog Machine translation e traduzione.

Commento dell'esperto Lionbridge

Ottobre 2023

Considerando la diffusione e le promesse dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e dei Large Language Model (LLM), abbiamo migliorato il report di valutazione della qualità della traduzione automatica di Lionbridge. Da ora in avanti, il report includerà i risultati di traduzione di GPT-4, oltre a quelli di GPT-3.5 e Davinci, e, naturalmente, le prestazioni dei motori di traduzione neurale (NMT).

Quali sono state le nostre scoperte più recenti? Alcune caratteristiche degne di nota di GPT-4.

Abbiamo esaminato diversi problemi di GPT-4, tra cui le prestazioni lente, l'incapacità di fornire traduzioni per varie ragioni e comportamenti non coerenti, come la mancata produzione di traduzioni in alcune esecuzioni ma non in altre.

Risultato 1 - Incapacità di GPT-4 di tradurre alcuni testi.

GPT-4 non ha tradotto una frase specifica nel nostro set di test per la traduzione automatica.

Dopo una ricerca, abbiamo determinato che il problema era causato da un termine che in contesti specifici può avere una connotazione sessuale. La frase nel nostro set di test era in realtà del tutto standard e accettabile. Tuttavia, il termine ha comunque causato l'attivazione del filtro del contenuto sessuale di GPT-4 e l'intelligenza artificiale di conseguenza ha censurato la traduzione della frase e non ha prodotto alcun risultato. Siamo rimasti sorpresi da questo risultato per due motivi:

L'uso tipico del termine isolato non comportava alcun problema.

Il contesto della frase specifica non aveva interpretazioni problematiche.

Abbiamo concluso che probabilmente una parte del meccanismo di filtro di GPT-4 si basa su un semplice elenco di parole proibite che include anche i termini ambigui. Questo approccio è problematico poiché può comportare l'attivazione eccessiva del meccanismo di filtro e la generazione di falsi positivi, causando gravi problemi per la traduzione professionale.

Poiché le tecnologie di traduzione automatica precedenti, come i motori di traduzione automatica neurale, non presentano questo tipo di problema di filtro dei contenuti, possiamo concludere che questa sia una limitazione della tecnologia LLM.

Questa limitazione ha alcune implicazioni in scenari reali. Immaginiamo, ad esempio, di dover tradurre contenuti medici legati alla ginecologia o all'educazione sessuale. La tecnologia LLM potrebbe non tradurre alcune parti del testo.

È interessante notare che questo problema si è verificato solo traducendo la frase specifica in una determinata lingua, ovvero il cinese, ma non in caso di traduzione in altre lingue. Ciò indica che il filtro viene applicato all'output di GPT-4. La soluzione consiste nel disattivare i filtri del contenuto per le attività di traduzione.

Risultato 2 - Variabilità dell'output di GPT-4.

Dopo cinque settimane di monitoraggio, abbiamo riscontrato un'elevata variabilità nell'output della traduzione automatica tramite LLM, in particolare con GPT-4.

Sebbene ci aspettassimo questo risultato per l'intelligenza artificiale generativa, la variabilità è stata maggiore di quanto previsto, anche usando l'impostazione dei parametri Temperature e Top Probability (Top_p) in modo da ridurre la creatività e rendere l'output più deterministico. L'output della traduzione è stato diverso in ogni esecuzione di GPT, anche eseguendo le traduzioni una di seguito all'altra.

Le traduzioni, anche se diverse, erano entrambe accettabili. Questo rappresenta tuttavia un altro aspetto da tenere sotto controllo e che differenzia questa tecnologia dal paradigma precedente della traduzione automatica neurale.

Stiamo iniziando a pensare che questo potenziale cambiamento di paradigma, dalla traduzione automatica neurale a quella basata su LLM, potrebbe non rappresentare solo un cambiamento tecnologico, ma richiedere anche un cambiamento di mentalità: potremmo doverci preparare a convivere con output meno deterministici, anche quando usiamo gli stessi input e gli stessi parametri, e aspettarci una maggiore variabilità rispetto a quanto siamo abituati a ottenere con l'automazione attuale.

Pur dovendo convivere con un certo grado di incertezza, potrebbe essere possibile usare alcuni meccanismi e best practice per rendere la variabilità controllabile, almeno in parte.

Osservando il nostro grafico tenete inoltre presente che la diminuzione della distanza di edit per GPT-4 non indica una diminuzione della qualità. Si tratta semplicemente di un riflesso della variabilità degli output di GPT. Il mese prossimo, potremmo vedere la linea salire. Continuate a seguirci per scoprire gli sviluppi futuri e per altri approfondimenti.

 

    —Rafa Moral, Lionbridge Vice President, Innovation

Fate clic qui per leggere i commenti degli esperti precedenti.

Valutazione delle prestazioni complessive della traduzione automatica
Confronto tra i motori di traduzione automatica
Tempo
Qualità per combinazione linguistica
Scegliete tra tedesco, spagnolo, russo o cinese nel menu a discesa
Tempo
Prestazioni per dominio
Selezionate il dominio/argomento nel menu a discesa
Tempo

Per ottenere altre informazioni e conoscere le tendenze future per la traduzione automatica, leggete il nostro post di blog Il futuro della tecnologia linguistica: il futuro della traduzione automatica.

Metodologia di valutazione della traduzione automatica Lionbridge

Lionbridge usa la distanza di edit inversa come metodo per calcolare il punteggio. La distanza di edit è una misura della discrepanza tra le traduzioni che valuta la qualità basandosi sul numero di caratteri (per le lingue asiatiche) o di parole (per le lingue occidentali) che un professionista che svolge il post-editing deve cambiare. Più elevata è la metrica, migliore è la qualità.

Dei quattro motori di traduzione automatica valutati, Google e Bing NMT offrono le migliori prestazioni in diverse combinazioni linguistiche e per i contenuti generali. Per alcune combinazioni linguistiche, tuttavia, i motori più specializzati funzionano meglio: DeepL offre le prestazioni migliori per il tedesco e Amazon traduce al meglio il cinese.

Dichiarazione di non responsabilità

  1. I motori di traduzione automatica in questo report vengono valutati mensilmente da Lionbridge.
  2. I dati vengono forniti solo a scopo illustrativo e ogni caso deve essere trattato e valutato individualmente.
  3. Questo report viene generato in base ai dati di origine preselezionati dai team di Lionbridge che si occupano della traduzione automatica. Gli stessi dati di origine vengono inviati a ogni motore di traduzione automatica per ogni coppia di lingue, per rendere possibile il confronto tra i motori di traduzione.
  4. Per la generazione del report non sono stati usati dati dei clienti.

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