Cos'è la traduzione automatica? Definizione da TechTarget

Jul 03, 2023

La tecnologia di traduzione automatica consente la conversione di testo o parlato da una lingua all'altra utilizzando algoritmi informatici.

In campi come il marketing o la tecnologia, la traduzione automatica consente la localizzazione dei siti Web, consentendo alle aziende di raggiungere una clientela più ampia traducendo i propri siti Web in più lingue. Inoltre, facilita l’assistenza clienti multilingue, consentendo una comunicazione efficiente tra le aziende e i loro clienti internazionali. La traduzione automatica viene utilizzata nelle piattaforme di apprendimento delle lingue per fornire agli studenti traduzioni in tempo reale e migliorare la loro comprensione delle lingue straniere. Inoltre, questi servizi di traduzione hanno reso più semplice per le persone comunicare oltre le barriere linguistiche.

La traduzione automatica funziona utilizzando algoritmi avanzati e modelli di apprendimento automatico per tradurre automaticamente testo o parlato da una lingua all'altra. Ecco come generalmente accade:

1. Innanzitutto, il testo o il parlato in input viene preparato tramite filtraggio, pulizia e organizzazione.

2. Quindi, il sistema di traduzione automatica viene addestrato utilizzando esempi di testi in più lingue e le rispettive traduzioni.

3. Il sistema apprende e analizza esempi per comprendere modelli e probabilità di come le parole o le frasi vengono tradotte.

4. Quando viene inserito un nuovo testo da tradurre, il sistema utilizza ciò che ha appreso per generare la versione tradotta.

5. Dopo aver generato la traduzione, è possibile aggiungere alcune modifiche aggiuntive per perfezionare i risultati.

Ecco alcuni approcci comuni utilizzati dalla traduzione automatica per tradurre un testo o una lingua in un'altra.

1. Traduzione automatica basata su regole (RBMT). Nella traduzione automatica basata su regole, le regole linguistiche e i dizionari vengono utilizzati per generare traduzioni basate su regole e strutture linguistiche stabilite. Queste regole definiscono come le parole e le frasi della lingua di partenza dovrebbero essere trasformate nella lingua di destinazione. RBMT richiede esperti umani per creare e mantenere queste regole, il che può richiedere molto tempo ed essere impegnativo. Spesso funziona meglio per le lingue con regole grammaticali ben definite e meno ambiguità e metafore.

Esempio: un sistema di traduzione basato su regole potrebbe avere una regola che stabilisce che la parola "dog" in inglese dovrebbe essere tradotta in "perro" in spagnolo.

2. Traduzione automatica statistica (SMT). La traduzione automatica statistica implica l’analisi di grandi quantità di testi bilingui per identificare modelli e probabilità di una traduzione accurata. Invece di fare affidamento su regole linguistiche, SMT utilizza modelli statistici per determinare le traduzioni più probabili in base ai modelli osservati nei dati di training. Allinea i segmenti della lingua di origine e di destinazione per apprendere modelli di traduzione. SMT funziona bene con dati di addestramento più grandi e può gestire diverse coppie linguistiche.

Esempio: in SMT, il sistema potrebbe apprendere che "gatto" appare spesso nello stesso contesto di "gato" in testi bilingui paralleli, portando alla traduzione di "gatto" come "gato".

3. Traduzione automatica basata sulla sintassi (SBMT). La traduzione automatica basata sulla sintassi tiene conto della struttura sintattica delle frasi per migliorare l'accuratezza della traduzione. Analizza la struttura grammaticale della frase di partenza e genera una struttura corrispondente nella lingua di destinazione. SBMT può acquisire relazioni più complesse tra parole e frasi, consentendo traduzioni più accurate. Tuttavia, richiede tecniche di analisi sofisticate e può essere computazionalmente costosa.

Esempio: SBMT apprende la struttura sintattica di una frase e garantisce che l'accordo tra soggetto e verbo venga mantenuto nella traduzione per un risultato grammaticalmente più accurato.

4. Traduzione automatica neurale (NMT). La traduzione automatica neurale utilizza modelli di deep learning, in particolare modelli sequenza-sequenza o modelli trasformatore, per apprendere modelli di traduzione dai dati di addestramento. NMT impara a generare traduzioni elaborando l'intera frase, considerando il contesto e le dipendenze tra le parole. Ha dimostrato miglioramenti significativi nella qualità e nella fluidità della traduzione. NMT può gestire dipendenze a lungo raggio e produrre traduzioni dal suono più naturale.