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Perché e in quali casi si ricorre al post-editing?

La traduzione automatica ha visto aumentare la propria popolarità da quando sistemi come DeepL sono in grado di fornire risultati sempre migliori e offrire una qualità tale da convincere anche gli scettici più incalliti. Deve essere tuttavia chiaro che la traduzione automatica non è garanzia di testi perfetti o, per lo meno, privi di errori. Anche, e soprattutto, la nuova generazione di sistemi MT neurali è inaffidabile. Gli errori sono imprevedibili e spesso si notano solo a un secondo esame. Pertanto il post-editing è indispensabile in ogni processo che preveda il ricorso alla traduzione automatica.

Post-editing applicato da oneword

Per un post-editing eseguito con professionalità offriamo un pacchetto completo: insieme a voi definiamo gli obiettivi e il livello di editing richiesto, sulla base dei quali stileremo delle linee guida. Per noi è importante fornirvi un feedback continuo a partire dalla fase pilota, in modo da poter individuare gli errori strutturali del risultato delle vostre traduzioni automatiche nell’ottica di un costante miglioramento.

Il nostro team di post-editing, qualificato secondo la norma ISO 18587, lavora a stretto contatto con i nostri project manager interni, terminologi ed esperti di traduzione automatica. Attraverso questo team siamo in grado di consigliarvi e aiutarvi anche nell’ambito degli ulteriori processi correlati, come ad esempio la ripulitura e l’ottimizzazione delle memorie di traduzione e dei glossari o la compilazione di database terminologici.

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Post-editing per la traduzione automatica

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Post-editing di traduzioni automatiche basate su statistiche e reti neurali

Prima la buona notizia: i sistemi di traduzione automatica basati su reti neurali vanno via via migliorando, sono sempre più accurati e, talvolta, si fa fatica a distinguere il loro prodotto da quello di una traduzione umana. La lingua e le traduzioni sono però troppo complesse per fare pieno affidamento sul risultato artificiale della traduzione automatica. Il problema non sono gli errori palesi o stilistici che, come sappiamo bene, sono tipici della traduzione automatica su base statistica (SMT). Il problema sono soprattutto gli errori che non saltano all’occhio al primo sguardo perché, a una lettura superficiale, suonano perfettamente corretti.

Esempi senza post-editing

Originale: Select the name of the person you want to review the file you are sending from your computer, enter comments for the reviewer, and then click Send.

SMT (Statistical Machine Translation): Selezionare il nome della persona, per la quale si desidera verificare il file che dal vostro computer, inserire i commenti per il revisore spedire, e fare clic su “Invia.”

NMT (Neural Machine Translation): Selezionare il nome della persona che si vuole spedire dal computer, inserire i commenti per il revisore e fare clic su “Invia.”

Se la frase formulata tramite SMT appare zoppicante quel tanto che basta per cercare conferma del significato nel testo originale, la variante NMT risulta assolutamente scorrevole e potrebbe essere scambiata per corretta – se uno non sapesse che le persone non possono essere spedite tramite computer. A prima vista potrebbe inoltre sfuggire il fatto che manca un intero aspetto: “you want to review the file”. Se si prova a immaginare un simile risultato in un testo specialistico, di cui non si conosce bene il contenuto, si avrà un’idea di come sia facile non accorgersi degli errori di traduzione prodotti dalla traduzione automatica.

La post-produzione da parte di un esperto post-editor non è una fase trascurabile neanche nel caso della traduzione automatica neurale (NMT), bensì un passaggio assolutamente necessario.

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