Sistemi di traduzione automatica, vantaggi e limiti

Esempio di traduzione sbagliata da Google Translate, la versione corretta è: Machine translation: advantages and limitations.

In un mondo sempre più globalizzato e interconnesso, servizi come Google Traduttore vengono usati per tradurre all’istante parole, frasi e pagine web tra l’italiano e più di 100 altre lingue. Le traduzioni automatiche sono affidabili ? Sono una minaccia per i traduttori professionisti? Quali sono i vantaggi e i limiti?

Le risposte a queste domande vengono dalla tesi di laurea “I sistemi di traduzione automatica: vantaggi e limiti” discussa dalla dott.ssa Erica Biotti, laureata in Lingue e Culture Moderne all’Università di Pavia, correlatore Roberto Marmo. Il suo profilo Linkedin evidenzia una grande passione per le lingue e le culture straniere, molto interessata anche al mondo digital, del web e del marketing, bene intenzionata al formarsi maggiormente in questi ambiti, in modo da ampliare sempre di più le sue conoscenze in prospettiva lavorativa. Pertanto, ha deciso di scrivere una tesi in cui unire le nuove tecnologie e la traduzione. Per informazioni e contatti scrivere alla sua email erica.biotti01@gmail.com

Come funzionano i software di traduzione automatica

Sono tre le diverse categorie secondo cui possono essere classificati. Negli anni ’50 furono creati i primi sistemi di traduzione automatica basati su regole,  utilizzano una combinazione di regole linguistiche e grammaticali, oltre a dizionari di parole comuni. Negli anni ’90 è introdotto un approccio più innovativo, basato sui sistemi di traduzione automatica basati su metodi statistici, che consistono semplicemente in una ricombinazione di traduzioni già esistenti ed effettuate da traduttori competenti.

Un importante passo in avanti è stato realizzato nel 2016, quando Google ha annunciato il rilascio di un sistema di traduzione automatica basato su reti neurali, una svolta legata a recenti successi nel campo dell’intelligenza artificiale. L’aspetto più tipico di una rete neurale è la capacità di acquisire esperienza e di imparare dai propri errori. Questo sistema riesce infatti a perfezionarsi continuamente attraverso un’intelligenza basata su capacità di autoapprendimento (machine learning). Grazie alle reti neurali, Google ha migliorato notevolmente la qualità delle sue traduzioni.

Confronto fra l’accuratezza delle traduzioni realizzate con il sistema phrase-based (in azzurro), quelle realizzate dai sistemi neurali (in verde) e quelle redatte dai traduttori umani (in arancione). ( https://ai.googleblog.com/
2016/09/a-neural-network-for-machine.html
).

Quali sono i vantaggi della traduzione automatica?

La traduzione automatica presenta dei vantaggi significativi: elevata velocità di esecuzione, sono disponibili gratuitamente, senza limitazioni per tutti gli utenti, vantaggi economici in termini di tempo risparmiato e di produttività, l’ampia gamma di lingue offerte, Google Translate supporta oltre 100 lingue a vari livelli.

La traduzione assistita come ausilio traduttivo

Le potenzialità del computer possono infatti rappresentare un utile ed efficace sostegno per il traduttore umano. Sull’integrazione fra competenze umane ed informatiche si basa il concetto di traduzione assistita, la quale permette al traduttore di incrementare la produttività tramite due funzionalità molto specifiche: la memoria di traduzione e il database terminologico.

La traduzione assistita si rivela utile soprattutto per testi di carattere tecnico-scientifico o normativo, dotati di una terminologia specifica, mentre trova dei limiti nei testi in cui è necessario preservare un certo grado di creatività, come ad esempio nella traduzione letteraria o audiovisiva, ovvero in tutti quei testi in cui la componente umana non può essere messa da parte.

Traduzione umana vs traduzione automatica

Consideriamo un esempio tratto dal film Erin Brockovich, un film estremamente interessante dal punto di vista traduttivo, caratterizzato da un linguaggio colloquiale, ricco di espressioni in slang, frasi idiomatiche e proverbi tipici dell’American English.

Ecco come si comporta Google Translate di fronte a queste varietà linguistiche:

Schermata della traduzione automatica di Google Translate con alcuni errori.

Come possiamo osservare, Google Translate presenta ancora dei problemi nella traduzione di espressioni fisse, come ad esempio le frasi idiomatiche, le quali non permettono una traduzione letterale in quanto il loro significato non è la somma dei significati delle parole che le compongono.

Questo è esattamente il lavoro del software di traduzione automatica: tradurre l’espressione idiomatica in modo letterale, dando luogo così a traduzioni assurde.

Questa è la traduzione italiana ufficiale del film, in cui notare un lavoro di adattamento al contesto e alla cultura di arrivo, fondamentale per la riuscita di una buona traduzione:

Ed“Well, we’ll let the cat out of the bag… Tell the people the water’s not perfect. And, if we can ride out the year with no one suing, we’ll be in the clear forever.”“Beh, noi vuotiamo il sacco, diciamo a tutti che l’acqua non è perfetta, e se la scampiamo per un anno senza che ci facciano causa siamo a posto per sempre.”

Come si può notare da questo esempio, le espressioni idiomatiche richiedono delle particolari strategie traduttive, essendo profondamente legate alla cultura e al contesto della lingua di partenza.

Spesso i sistemi di traduzione automatica non sono in grado di disambiguare espressioni che per il traduttore professionista, dopo aver analizzato il contesto, ma anche basandosi sul senso comune e sulla propria conoscenza del mondo, sono di immediata comprensione.

Traduzione delle sigle

Proviamo a fare qualche prova con la traduzione delle sigle, molto spesso presenti nei testi. La frase a sinistra è in lingua italiana, quella a destra è la versione tradotta da Google:

1) tavolo +ABC colore ROSSO = RED table + ABC

2) tavolo +ABC colore ROSSO = table + ABC color RED

3)tavolo ABC  colore ROSSO = ABC table color RED

4) tavolo ABC  colore ROSSO = ABC table color RED

5) tavolo ABC+ colore ROSSO = ABC table + RED color

Come si può notare, sembra che nella traduzione di Google il simbolo + venga compreso dal sistema di traduzione automatica come un metodo per separare i vari termini.

Nel caso (2) il termine “table” viene separato da “ABC” e “color RED”, non modificando la struttura iniziale; i casi (3) e (4), non avendo il simbolo +, vengono interpretati da Google come un’unica frase e quindi sia “ABC” che “colore rosso” sono entrambi considerati aggettivi del sostantivo tavolo.

Nel caso (5) essendoci il simbolo +, “tavolo ABC” e “colore ROSSO” sono considerate due frasi fra loro indipendenti. “ABC” si riferisce soltanto al termine tavolo (e quindi nella traduzione viene anteposto, in quanto aggettivo, al termine inglese “table”), mentre red viene attribuito soltanto al sostantivo color.

Il caso più strano fra tutti sembra essere il primo, poiché non segue lo schema dei casi precedenti, pur separando i termini tramite il simbolo +. Nel primo caso viene eliminato il sostantivo “colore” e nella traduzione l’aggettivo RED viene attribuito a table, mentre ABC viene isolato dal simbolo +.

Viene da pensare è che Google Translate fatichi a tradurre frasi contenenti degli errori (in questo caso è messo in difficoltà dalla presenza del simbolo + e dalla parola ROSSO scritta in maiuscolo). La traduzione automatica cerca di spezzare il testo in frammenti minori, non è detto che corrispondano a singoli fonemi della lingua, per cui può dar luogo a traduzioni assurde.

Per approfondire

How Google used artificial intelligence to transform Google Translate, one of its more popular services and how machine learning is poised to reinvent computing itself.

Corso Intensivo di Traduzione informatica, di Maurizio Cosimo Ortuso

Conclusioni

Possiamo concludere che il software di traduzione automatica, nel caso di espressioni fisse o espressioni profondamente connotate culturalmente, non eguaglia il lavoro del traduttore umano.

L’obiettivo della traduzione automatica non è ancora quello di garantire traduzioni perfette, bensì quello di produrre degli output fruibili seppur imprecisi. Nonostante i limiti che sono stati riscontrati, questi sistemi rappresentano comunque uno strumento molto utile attraverso il quale poter abbattere le barriere linguistiche. È molto probabile che i sistemi di traduzione automatica migliorino nel tempo; tuttavia, per il momento, possiamo affermare che l’essere umano rimane indispensabile nel processo traduttivo.

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