5 IDEE ERRATE SULLA TRADUZIONE AUTOMATICA

  • 13-feb-2017
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5 IDEE ERRATE SULLA TRADUZIONE AUTOMATICA

 

di Diego Cresceri

 

La machine translation è uno degli argomenti più "caldi" nel mondo della localizzazione, e, devo ammettere, uno dei più affascinanti per il sottoscritto.

Quando si parla di traduzione automatica (machine translation, appunto), il primo pensiero va spesso a Google Traduttore: chi non lo ha utilizzato almeno una volta nella vita per tradurre una frase da qualche lingua sconosciuta o cercare quella parola che proprio non aveva voglia di lasciare la punta della lingua?

Sono diversi gli scettici rispetto a un utilizzo professionale di questa tecnologia, e spesso mi capita di sentire le opinioni più disparate.
Non è facile stabilire dove stia la ragione: va fatta piuttosto una valutazione caso per caso, ma prima ancora ci sono alcune cose da chiarire.

In primis, la machine translation non si limita a Google Traduttore. Come vedremo esistono diversi software cloud e non per la traduzione automatica e molti giganti IT hanno sviluppato il proprio sistema per la localizzazione dei propri contenuti.

Inoltre, in ambito professionale non si può parlare di machine translation senza considerare l’integrazione con gli strumenti CAT (Computer Aided Translation, traduzione assistita dal computer) e operazioni di pre- e post-editing, che richiedono necessariamente un intervento umano.

Non solo Google Traduttore, quindi, o Babelfish, ma molto di più.

In questo post ho provato raccogliere alcune delle principali opinioni errate sull’argomento machine translation, che proverò in qualche modo a dissipare, senza la presunzione di voler esaurire l’argomento in poche righe.

Ecco quindi le 5 idee errate sulla machine translation.  

 

    1. Non è possibile controllare a priori la qualità del MT raw output

Conosci il detto inglese "garbage in, garbage out"? Letteralmente “spazzatura dentro, spazzatura fuori”.

Applicando il concetto alla machine translation, il risultato grezzo (raw output) dipende dalle informazioni che siamo in grado di fornire al motore di traduzione automatica. Esistono vari modi per controllare a priori la qualità del raw output. Tra i più importanti vi sono sicuramente il "controlled language" e il "pre-editing".

Controlled Language

Indipendentemente dal tipo di motore di traduzione automatica utilizzato, più "semplice"” è la sintassi del testo sorgente, più il software sarà in grado di comprendere il testo sorgente e tradurlo correttamente. Applicare il “controlled language” significa seguire semplici regole già in fase di redazione dei contenuti, tra cui:

  • Evitare frasi subordinate e prediligere frasi dalla sintassi semplice (soggetto + verbo + complemento).
  • Evitare l’uso di sinonimi quando non strettamente necessario, in modo da consentire al motore di traduzione automatica di tradurre in modo coerente la terminologia. Allo stesso modo, utilizzare sempre le stesse frasi per esprimere concetti identici.
  • Evitare l’uso di pronomi per evitare problemi di concordanza maschile/femminile e singolare/plurale.
  • Evitare, dove non sia strettamente necessario, l’uso del futuro.
  • Evitare l’uso di strutture sintattiche tipiche della lingua sorgente, ma non delle lingue di destinazione (ad esempio, la forma -ing per l’inglese).
  • Evitare l’uso della forma passiva.

Pre-editing

Il pre-editing include tutte quelle operazioni che possono essere effettuate prima che il testo sorgente venga "dato in pasto" a un motore di traduzione automatica.
Il pre-editing può essere utilizzato quando il testo sorgente non è stato scritto con un "linguaggio controllato" per semplificarne la sintassi, eliminare l’uso di sinonimi e pronomi, assicurare la coerenza terminologica.
Può essere considerata parte del pre-editing anche l’applicazione di tag specifici a voci software o termini non traducibili, in modo da facilitare al motore di traduzione il riconoscimento di questi termini. Ad esempio, si potrebbero indicare come non traducili nomi di brand o nomi prodotto, in modo che il motore di traduzione automatica li riconosca come tali e non ne proponga una traduzione.

L’applicazione di tecniche di controlled language e di pre-editing rendono la vita più facile al software di traduzione automatica, e soprattutto consentono un raw output migliore.

Questo significa che il testo tradotto automaticamente sarà più comprensibile e, nel caso in cui sia prevista, durante la fase di post-editing verrà riscontrata una maggiore produttività (con un conseguente risparmio in termini di costi e tempi).

 

    2. Il livello di modifiche necessarie per il post-editor è lo stesso per tutte le lingue

Lingue diverse hanno sintassi diverse e diverse caratteristiche intrinseche.

Per questo motivo la machine translation funziona meglio in alcune combinazioni linguistiche e peggio in altre.
Uno dei problemi principali della machine translation, ad esempio, è il riconoscimento del genere maschile o femminile di un termine. Da questo punto di vista la machine translation funzionerà meglio quando la lingua di destinazione non ha problemi di concordanza di genere.

In generale, la machine translation funziona meglio quando lingua di origine e lingua di destinazione hanno sintassi e regole grammaticali simili.

 

    3. La qualità della machine translation è così scarsa che il raw output è raramente utile

Google Translator è stato per anni additato come un sistema inutile, capace solo di generare traduzioni che, nella migliore delle ipotesi, sono divertenti, nella peggiore orripilanti. E di fatto, utilizzare Google Translator per una importante newsletter multilingua senza prevedere una fare di post-editing potrebbe di fatto non essere la migliore strategia di marketing.

Dire però che il raw output della machine translation è così raccapricciante da non avere una qualche utilità rappresenta senza dubbio una esagerazione.

Diamo un’occhiata a dove la machine translation può funzionare meglio del processo di traduzione tradizionale (o umano), soprattutto per progetti con volumi di parole enormi e scadenze strettissime, che non sarebbero possibili con un processo di traduzione standard.

  • Coerenza terminologica
  • Spelling
  • Acronimi
  • Utilizzo di “false friends"

 

    4. La machine translation sarà utile in futuro, al momento non siamo ancora pronti

Google, eBay e Microsoft sono solo alcune delle aziende che stanno investendo ingenti somme sulla ricerca per sviluppare sistemi proprietari di machine translation ed essere in grado di localizzare quantità sempre crescenti di contenuti in tempi sempre più brevi.

Inoltre, il mercato è sempre più ricco di aziende di ogni dimensione che offrono servizi di traduzione automatica sia off-the-shelf (come Systran) che su cloud (come SDL, Omniscien e Translated.net). Inoltre, tutti i principali strumenti CAT offrono l’integrazione con svariati fornitori di machine translation (inclusi quelli appena citati).

Infine, sono migliaia le aziende (tra cui brand famosi in tutto il mondo come Adobe, Amazon e John Deere) che utilizzano con successo la machine translation (con e senza post-editing) per ridurre tempi e costi del loro progetti di localizzazione.

Facile pensare quindi che la machine translation sia tutt’altro che qualcosa di futuribile, ma è anzi molto attuale e concreta.

 

    5. La machine translation sostituirà del tutto la traduzione umana

Ho lasciato volutamente questa domanda per ultima, perché è spesso quello che più preoccupa i miei studenti e quella che più fa sorridere gli scettici e infervorare i traduttori.
Ancora una volta, non esiste una risposta certa che dia ragione ai catastrofisti della traduzione o ai sostenitori della tecnologia a tutti i costi.

La ricerca sulla machine translation da parte dei big player continua e i recenti risultati ottenuti (o quantomeno vantati) in relazione alla qualità della traduzione automatica non lasciano dubbio: la machine translation continuerà a crescere, e sempre più contenuto verrà tradotto automaticamente.
Attenzione però, questo non significa che la machine translation sostituirà il traduttore umano, perlomeno nel medio periodo.

Così come accade per molte innovazioni tecnologiche, machine translation e traduttori umani continueranno a coesistere, senza escludersi a vicenda.

Come abbiamo visto, molte le aziende usano la machine translation come parte del proprio processo di localizzazione dei contenuti, ma non in modo esclusivo. Alcuni contenuti, per le loro caratteristiche intrinseche di creatività e originalità (i vari contenuti marketing) non sono idonei alla machine translation e dovranno sempre essere affidati all’estro di un traduttore (o un trascreator) umano affinché l’originalità e la creatività sia mantenuta nella lingua di destinazione.

Se vuoi saperne di più sull'argomento "traduzione automatica" continua a seguirci.

 

Vuoi sapere se la machine translation può essere adatta ai tuoi contenuti? Contattaci!

 

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Diego Cresceri - Fondatore e CEO di Creative Words, non rinnega il passato ma non guarda mai indietro. Amante assoluto delle lingue è un inguaribile ottimista, e non vede l'ora di sapere cosa ci riserva il futuro.

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