Al giorno d’oggi, la maggior parte delle persone ha familiarità con il termine “traduzione automatica”, cioè una traduzione eseguita da un computer senza l’intervento umano. Ad esempio, quando non sappiamo cosa significa una parola in un’altra lingua, normalmente ne cerchiamo il significato su Google Translate, che è solo uno degli strumenti di traduzione automatica esistenti.

Sebbene questi strumenti di traduzione possano essere utili in caso di emergenza, è anche vero che la qualità del testo finale non è affatto garantita. Spiegheremo perché e il tipo di errori più comuni, a seconda del tipo di strumento di traduzione automatica.

 

Quanti tipi di traduzione automatica esistono

Possiamo individuare e distinguere tre tipi di traduzione automatica:

1. Traduzione automatica basata su regole (RBMT): si basa sulle grammatiche della lingua di origine e di destinazione, sui dizionari bilingue e sulle regole di trasferimento. Il suo più grande punto debole è che non è in grado di tradurre strutture linguistiche, parole o espressioni che non compaiono in quegli strumenti.

2. Statistical Machine Translation (SMT): richiede un corpus monolinguistico nella lingua di arrivo e un altro corpus parallelo con la traduzione dalla lingua di partenza a quella di arrivo. Poiché la sua funzione si basa sul calcolo della probabilità di successo nella traduzione, il problema è la sua enorme dipendenza dalle lingue in questione (che siano simili o meno), dalla qualità del corpus, dal campo o dalla specializzazione, tra gli altri.

3. Neural Machine Translation (NMT): si basa su ampi corpora paralleli, emulando il modo in cui lavorano i nostri neuroni associando le parole alle informazioni sottostanti per formare associazioni di idee e quindi essere in grado di tradurre. Lo svantaggio è che poiché utilizza caratteri e sequenze, a volte genera parole inesistenti o senza senso.

 

Errori più comuni nella traduzione automatica

Tradurre nomi propri: possibilità di tradurre un cognome o un toponimo con strumenti di traduzione automatica di scarsa qualità.

Falsi amici: se il corpus non è di buona qualità, il sistema automatico a volte può utilizzare traduzioni imprecise, poiché non sa come viene normalmente tradotta una parola. Un esempio è la parola spagnola “carrera”, che in certi casi si riferisce a “laurea accademica”, ma che alcuni strumenti traducono come “carriera”, cambiandone quindi il significato.

Ordine delle parole: un sistema di traduzione automatica può commettere errori nell’interpretazione di una frase. Per esempio, di solito in inglese un verbo che termina in “-ing” quando segue una preposizione non ha nulla a che fare con una forma verbale del tempo continuo, eppure difficilmente questa casistica verrà riconosciuta da un traduttore automatico.

Uso di significati errati nel caso della polisemia: questo può accadere quando si lavora con corpus di bassa qualità, in quanto il sistema non rileva il contesto e utilizza un significato errato nel dizionario.

Impossibilità di rilevare e tradurre termini “nuovi”: se una parola non esiste nel suo lessico, lo strumento automatico non sarà in grado di tradurla. Lo stesso accade anche nel caso di neologismi o giochi di parole.

Errori dovuti agli omografi: i sistemi automatici difficilmente distinguono due parole scritte nello stesso modo, ma che hanno significati diversi o addirittura categorie grammaticali diverse.

Uso scorretto delle lettere maiuscole/minuscole: alcuni termini sono scritti in maiuscolo, a seconda del contesto; contesto che spesso un traduttore automatico non è in grado di riconoscere.

Acronimi non tradotti: è noto che alcuni acronimi hanno una traduzione ufficiale, ma la qualità di alcuni strumenti di traduzione automatica è insufficiente affinché questi vengano incorporati nel loro corpus.

Traduzioni letterali: gli strumenti automatici più rudimentali traducono semplicemente parole, non significati. Quindi potrebbero finire per usare strutture o parole che un madrelingua della lingua target non userebbe mai.

 

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