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I sistemi di traduzione automatica offrono molti vantaggi

La traduzione automatica (MT) è ormai diventata uno standard nel settore della traduzione e offre alle aziende numerosi vantaggi:

  • Cicli di time-to-market ridotti: i prodotti informativi possono essere distribuiti in più lingue molto più velocemente, anche in caso di testi molto voluminosi
  • Eliminazione delle barriere linguistiche interne: con traduzioni di convenienza non vincolanti dal punto di vista giuridico per la comunicazione interna e l’ulteriore elaborazione, la traduzione automatica apre anche canali di comunicazione globali all’interno di un’azienda
  • Utilizzo della comunicazione con il target: commenti positivi sui social media, valutazioni e recensioni dei prodotti possono essere tradotti in altre lingue
  • Informazioni: pura acquisizione di informazioni di testi in lingua straniera per comprendere i messaggi di fondo
  • Utilizzo in tutti i settori: grazie al risparmio di costi e tempo MT offre un grande valore aggiunto a molti settori industriali

Il principio di base è sempre lo stesso: i sistemi di traduzione automatica (motori) trasferiscono automaticamente un testo sorgente in una lingua di destinazione senza l’assistenza di un traduttore tecnico.

Tuttavia, a seconda del sistema MT utilizzato e del metodo di lavoro, i vantaggi per il workflow, il risultato della traduzione automatica e la qualità ottenuta possono essere diversi.

Vi presentiamo una panoramica dei vari sistemi MT e vi mostriamo quale tecnologia sia attualmente la più promettente.

Panoramica dei sistemi MT: Vi mostriamo cosa sono in grado di fare i singoli sistemi

Il mercato propone sistemi MT statistici (SMT), basati su regole (RBMT) e neurali (NMT), nonché forme ibride. I sistemi usano approcci diversi per tradurre un testo sorgente. oneword ve li illustra brevemente e vi mostra quale tecnologia sia attualmente la più promettente.

Sistemi di traduzione automatica basata su regole (RBMT)

  • Analisi e traduzione del testo sorgente con l’uso di dizionari esaustivi e regole grammaticali
  • Quanto più precisi e sofisticati i sistemi di regole linguistiche, il vocabolario tecnico e il dizionario per la coppia linguistica in questione, tanto più preciso sarà il risultato finale in termini di lessico corretto, grammatica, sintassi, accuratezza del contenuto e comprensibilità generale
  • Ductus e stile rimangono piuttosto meccanici
  • Il testo può risultare poco fluido

Questo approccio e le sue forme ibride costituiscono la base per applicazioni come Systran, Promt, Babylon o Apertium.

Sistemi di traduzione automatica statistica (SMT)

  • Il sistema si basa su un’ampia gamma di testi esistenti per una coppia linguistica
  • In un procedimento statistico (quantitativo) viene analizzata la frequenza e la concordanza di set di frasi bilingue che vengono poi confrontati con il testo da tradurre
  • I frammenti di frase più simili risultanti da questa analisi vengono messi insieme per formare una traduzione
  • Solitamente la traduzione ha uno stile semplice e fluido
  • La qualità della traduzione cala nuovamente a partire da un determinato volume del testo di riferimento, poiché le concordanze analizzate diventano troppo arbitrarie e confuse
  • La traduzione è spesso incompleta e dal contenuto fuorviante, poiché i riferimenti sintattici a volte non vengono riprodotti correttamente

Questo metodo è utilizzato da fornitori di traduzioni come Google Translate, KantanMT, Asia Online o Yandex Translate.

Sistemi di traduzione neurale (NMT)

  • Combinazione dei componenti di una lingua secondo il principio della somiglianza qualitativa
  • Analisi dei contesti concettuali degli elementi linguistici in grandi corpora di testo utilizzando algoritmi di apprendimento profondo
  • Diversi livelli di elaborazione neurale e tecniche statistiche aiutano a creare un modello di linguaggio astratto che a sua volta può essere applicato ai nuovi testi inseriti
  • Il principio della probabilità è alla base del risultato e dell’applicazione di questo modello appreso per la lingua di destinazione
  • La traduzione delle frasi brevi risulta fluida, corretta dal punto di vista lessicale e pressoché perfetta sotto l’aspetto idiomatico
  • Anche con i sistemi NMT le frasi complesse, i termini tecnici e le parole meno comuni non vengono tradotti in modo adeguato
  • Interpretazioni errate, omissioni, riferimenti errati o incongruenze
  • A causa dell’elevata potenza di calcolo, i sistemi di traduzione neurale necessitano di server ad alte prestazioni con potenti processori grafici

Questo metodo è utilizzato dai fornitori di traduzioni come Google Translate, KantanMT, Asia Online o Yandex Translate.

Reti neurali ricorrenti e reti neurali convoluzionali a confronto

Attualmente esistono due diversi sistemi di traduzione neurale che si differenziano soprattutto per i dati di base per l’addestramento:

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono state sviluppate nel 2014 nell’ambito della ricerca sul riconoscimento vocale e utilizzano una procedura sequenziale con input arbitrariamente lunghi basati su parole intere.

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state sviluppate sulla base dei metodi di apprendimento profondo dell’elaborazione automatica di immagini e dati audio. Nell’ambito dell’addestramento del motore di traduzione, quantità fisse di frammenti morfologici di parole vengono elaborati in molti livelli in parallelo.

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Conclusione: sistemi di traduzione statistici, basati su regole o neurali?

Nonostante i loro punti deboli, e questi già dimostrano che la ricerca sull’intelligenza artificiale del linguaggio è tutt’altro che finita, i metodi di traduzione automatica neurale sono i più adatti per la traduzione di molti tipi di testo. In media, questi sistemi producono i risultati più convincenti.

Uno sguardo al passato mostra anche come la traduzione automatica si è sviluppata nel tempo. I sistemi di traduzione automatica neurale rappresentano la tecnologia più avanzata e attuale – basata su RBMT (intorno al 1960) e SMT (intorno al 2000):

Nel frattempo, tuttavia, i fornitori stanno anche iniziando a combinare soluzioni ibride intelligenti di tecnologie di traduzione basate su regole e statistiche con reti neurali. Tra i fornitori si annoverano Personal Translator o Systran Pure Neural Machine Translation. I sistemi di traduzione statistica RNN sono utilizzati da Microsoft Translator o Google Translate. Invece, fornitori come DeepL e Facebook utilizzano tecnologie di traduzione automatica basate sul principio delle CNN.

E qual è il motore di traduzione più adatto alle vostre esigenze? Saremo lieti di consigliarvi!

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