Riepilogo : La qualità della traduzione automatica non è quasi uguale a quella dei traduttori umani qualificati. Ecco le aree in cui la tecnologia fallisce.

Recentemente ho letto un interessante articolo sulla traduzione automatica neurale, L'intelligenza artificiale ha superato gli umani nella traduzione? Neanche vicino! , che sostiene con forza che la traduzione automatica, o più rigorosamente, la traduzione automatica neurale (NMT) non è abbastanza avanzata da sostituire i traduttori umani competenti.

Qual è il problema?

Ogni giorno leggiamo dei trionfi di Watson di IBM, che Google Translate è ampiamente utilizzato per la lettura occasionale di pubblicazioni straniere e la traduzione automatica di siti Web e Facebook offre traduzioni istantanee di contenuti e commenti forniti in altre lingue. Sembra che ci troviamo nell'età dell'oro della traduzione su richiesta di qualità. È così?

La risposta breve: no.

Quando esaminiamo la traduzione con uno standard rigoroso di ciò che costituisce la qualità, troviamo problemi coerenti di pregiudizi di genere, mancanza di comprensione del contesto, output senza senso e il problema più ampio di come giudicare quando una traduzione è accurata. Finora, giudicare la qualità di una traduzione rimane molto costoso perché solo una persona completamente bilingue è in grado di fare questa determinazione.

Esiste una metrica per la traduzione automatica. Si chiama punteggio BLEU. Che sta per studente di valutazione bilingue.

Il punteggio BLEU

Questo è un sistema di punteggio che confronta la traduzione automatica con un insieme di traduzioni umane conosciute di buona qualità. La qualità è definita come "più una traduzione automatica è vicina a una traduzione umana professionale, meglio è". Ogni frase viene valutata individualmente per la qualità e poi viene calcolata la media di tutti i punteggi sull'intero corpus, cioè il lavoro tradotto. Quel punteggio medio è il punteggio quindi utilizzato come punteggio per il lavoro.

È interessante notare che non vi è alcuna misurazione dell'intelligibilità o della correttezza grammaticale. Né c'è alcun confronto tra le frasi per determinare se sono contestualmente corrette. Puoi vedere come questa misura della qualità della traduzione automatica abbia limiti severi.

Leggi di più spiegazione dettagliata qui .

Perché il contesto è importante

Nell'articolo che ha ispirato questo blog, l'autore usa questo esempio: Un articolo su un concerto di musica cita qualcuno che dice: “Sono un grande fan del metal”. Quando tradotto in francese con la traduzione automatica diventa " Je suis un énorme ventilateur en méta l” (“Sono un grande ventilatore fatto di metallo.”) Il difficile compito di comprendere il contesto causa un voto negativo. Ad un certo punto, la tecnologia sarà in grado di rilevare indicatori di contesto come "concerto", "evento", "musica", "festival", "arena", "teatro" o altre parole/frasi che gli esseri umani usano facilmente per modellare il nostro senso del contesto. Ma oggi questa ambiguità può eludere le capacità della traduzione automatica neurale per determinare il significato corretto sia di "metal" che di "fan"

Per ulteriori informazioni sulla comprensione dei concetti di traduzione, traduzione automatica e traduzione automatica neurale, potresti guardare questa conferenza della Standford University School of Engineering.

Traduzione automatica neurale e modelli con attenzione

Per ulteriori informazioni sull'importanza di comprendere il contesto, la differenza tra una traduzione globalizzata rispetto a una traduzione localizzata, puoi leggere uno dei seguenti:

Traduzione in tedesco? Quale tedesco? Traduzione in spagnolo del tuo sito web: quale spagnolo? Traduzione in francese? Quale francese?

Dato lo stato nascente della tecnologia di traduzione, cosa dovrebbero fare le aziende per ottenere le traduzioni più accurate e fedeli in modo rapido e a un prezzo equo? MotaWord ha una risposta. La nostra piattaforma supportata dall'intelligenza artificiale consente ai traduttori di lavorare su un progetto contemporaneamente, senza utilizzare project manager umani. I clienti possono caricare guide di stile e glossari per personalizzare la loro traduzione. Queste risorse sono condivise tra tutti i traduttori che lavorano al progetto per produrre traduzioni accurate in minor tempo. E i clienti possono guardare, in tempo reale, mentre i traduttori lavorano ai loro progetti.

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