Machine Translation e post-editing: due facce della stessa medaglia

La Machine Translation (MT), o traduzione automatica, si avvale dell’intelligenza artificiale per tradurre automaticamente i testi da una lingua all’altra. Grazie a innovativi algoritmi che apprendono in modo iterativo, la macchina riconosce regole e modelli linguistici, persino di una certa complessità, applicandoli a nuovi set di dati.

A partire dagli anni ’50 i software MT hanno fatto grandi progressi, oggi il processo di traduzione automatica è in grado di produrre testi di qualità accettabile. Tuttavia, anche il sistema più all’avanguardia può perdere di efficacia se non è associato all’esperienza e alla creatività umana, ovvero l’attività di revisione linguistica detta post-editing.

Quando è utile la Machine Translation

Risparmio di tempo e abbattimento dei costi legati alla traduzione sono gli indiscutibili vantaggi della traduzione automatica, essa permette di processare e tradurre grandi quantità di testo quasi instantaneamente. I software di Machine Translation infatti furono concepiti in origine per sostituire il traduttore in carne e ossa, più che per semplificare il lavoro di traduzione umana. Ad oggi tale obiettiva non è stato ancora raggiunto, ma è innegabile che negli ultimi anni sono stati fatti importanti passi in avanti.

Se utilizzata correttamente i benefici della Machine Translation sono notevoli, soprattutto quando la priorità è la velocità di esecuzione. Per le combinazioni linguistiche più diffuse e per alcuni registri linguistici (manuali tecnici, testi ripetitivi e dalla sintassi non troppo complessa ecc.), infatti, le traduzioni risultano piuttosto affidabili.

Tipologie di Machine Translation

Ogni sistema di traduzione automatica ha il proprio algoritmo che descrive la composizione semantica e sintattica di una lingua. Il modo in cui la macchina comprende e utilizza questi modelli linguistici in fase di traduzione influisce sulla qualità del contenuto tradotto.

Possiamo generalmente distinguere tra due tipi di sistemi di traduzione automatica:

• Statistical Machine Translation, è un paradigma di traduzione automatica in cui i contenuti vengono generati sulla base di modelli statistici i cui parametri derivano dall’analisi di corpora di testi bilingue.
• Neural Machine Translation, organizza i dati linguistici in gruppi e livelli complessi. Ciò si traduce in una rete neurale artificiale che ricorda il cervello umano e il modo in cui memorizza le informazioni. La traduzione risulta essere più veloce rispetto al sistema Statistical MT e ha la capacità di creare output qualitativamente superiori.

La traduzione automatica può anche essere eseguita utilizzando un metodo “ibrido”, che combina entrambe le tecniche per ottenere un buon risultato. L’efficacia di ciascuna tipologia dipende da una serie di fattori, quali le lingue di riferimento, le risorse linguistiche disponibili e il testo di partenza.

La Machine Translation è una tecnologia tuttora in evoluzione. I progressi nel campo sono stati eccezionali, ma ad oggi non è possibile utilizzarla come unico mezzo di traduzione. Il margine di errore, indipendentemente dal metodo utilizzato, è ancora troppo ampio per poterla considerare completamente affidabile.

Post-editing: uno step fondamentale per la traduzione

Nella redazione e nella traduzione di contenuti specifici, gli aspetti culturali e stilistici svolgono un ruolo decisivo. Questi sono fattori che nessuna macchina può apprendere e che restano una prerogativa esclusiva del traduttore “umano”. Risulta quindi fondamentale effettuare un’ottimizzazione della traduzione grazie all’attività di post-editing.

Quando si compie il processo di post-editing, il traduttore professionista tiene conto delle particolarità dei contenuti, come terminologie specialistiche, regole grammaticali e periodi complessi. I testi generati automaticamente vengono rielaborati e perfezionati, in modo tale da accertarsi che la traduzione sia priva di errori, ma soprattutto sia coerente, chiara, comprensibile e corretta per il lettore della lingua di riferimento.
Inoltre essendo quella automatica una traduzione letterale, il testo potrebbe risultare poco accattivante, soprattutto se si parla di contenuti per il web o con finalità commerciali.
In questo caso il compito del traduttore è quello di rendere il testo più scorrevole e interessante.

Nonostante quindi la Machine Translation sia ad uno stadio tecnologico piuttosto avanzato, il fattore umano e la figura di un traduttore professionista resta fondamentale per creare contenuti in lingua efficaci.