Cos'è la traduzione automatica? Come funziona e applicazioni

700 lingue e 300 sistemi di scrittura; la traduzione automatica è più grande di quanto pensi.

La traduzione automatica ha semplificato la comunicazione e la collaborazione in diversi settori valutando la varietà di accenti e vocabolari delle lingue regionali.

La traduzione automatica utilizza software di reti neurali artificiali, che analizza testo linguistico sequenziale, immagini, o audio e traduce la lingua.

Che si tratti di trascrivere formalità legali, generare sottotitoli per video o mirare a nuovi segmenti demografici per una nuova campagna di marketing, la traduzione automatica può potenziare i tuoi flussi di lavoro linguistici e farti diventare un esperto multilingue.

Questa tecnologia sofisticata è andata oltre la semplice traduzione parola per parola e ora comprende grammatica e significato per interpretare l'intento da una lingua all'altra.

La traduzione automatica viene implementata su larga scala in diversi settori come sanità, legale, bancario, finanziario e IT. Non solo localizza i contenuti in una lingua personalizzata, ma converte anche dati vocali o video in nuovo testo per una maggiore comprensibilità.

Tipi di traduzione automatica

Nella traduzione automatica, due componenti principali devono lavorare insieme: la lingua di input, che l'algoritmo codifica, e la lingua di destinazione che decodifica. Esistono diverse opzioni per implementare questo processo.

Traduzione Automatica Statistica (SMT)

Con lo sviluppo del machine learning nei primi anni 2000, la traduzione statistica ha iniziato a prendere piede. Ora, questi strumenti specializzati sono addestrati su grandi set di dati bilingue e seguono tecniche di modellazione statistica per comprendere la distribuzione dei dati e mappare l'input a una possibile categoria.

Questo metodo si basa su probabilità e verosimiglianze e utilizza algoritmi di apprendimento automatico per determinare le traduzioni in base a quelle precedenti. Tuttavia, la traduzione statistica può portare a risultati inaccurati poiché la macchina non riesce sempre a comprendere indizi contestuali e significati nel testo originale e traduce intere frasi piuttosto che singole parole.

L'esempio principale di traduzione automatica statistica è Google Translate, lanciato nel 2016 e che ha derivato intuizioni dalle query di input con analisi statistica per prevedere l'output in una lingua diversa.

Traduzione Automatica Basata su Regole (RBMT)

La forma originale di traduzione automatica, questa tecnica risale agli anni '50 quando i traduttori umani dovevano inserire manualmente più dizionari linguistici e strutture grammaticali nei computer per tentare una traduzione accurata.

La traduzione basata su regole deriva da regole linguistiche e grammaticali specifiche delineate sia nella lingua di input che in quella di output per tradurre le parole. Le singole parole vengono abbinate l'una all'altra come equivalenti esatti, il che può rendere più difficile creare un output significativo.

Sebbene tu possa rivedere l'output per grammatica e contesto utilizzando questa tecnica, perdi le sfumature. La maggior parte di queste traduzioni necessita di modifiche umane prima dell'uso.

Traduzione Automatica Neurale

Grazie agli sviluppi nell'AI, la traduzione tramite reti neurali è ora diventata la tecnica standard per questo tipo di lavoro. La traduzione automatica neurale spesso si integra con strumenti di apprendimento profondo che possiedono le capacità di gestire dipendenze a lungo raggio. Coinvolge reti neurali come modelli seq2seq, modelli transformer o anche reti neurali ricorrenti per derivare pesi dalle frasi piuttosto che da parole isolate e utilizzare "stati nascosti" per prevedere nuovi contenuti.

Questo tipo di traduzione automatica richiede poca intervento umano una volta che la macchina completa l'addestramento di apprendimento profondo. Aggiunge anche nuove lingue il più vicino possibile alla comprensione umana.

Nonostante l'elevato punteggio di accuratezza che le traduzioni tramite reti neurali profonde offrono, è ancora necessaria una supervisione umana per modificare l'output. Quindi, questa tecnica non è ancora al punto in cui può sostituire completamente un traduttore umano.

Traduzione Automatica Ibrida

Il metodo ibrido utilizza più tecniche contemporaneamente per generare una traduzione automatica accurata. Questo approccio di solito inizia con la traduzione automatica basata su regole o statistica, prima del traduttore secondario.

Come tentativo di superare le imprecisioni che una singola fonte può creare, questo approccio di messa a punto funziona bene con risorse limitate. Tuttavia, molte aziende hanno risposto ai problemi di accuratezza utilizzando traduzioni automatiche tramite reti neurali come alternativa affidabile poiché richiede solo uno strumento.

Come funziona la traduzione automatica moderna

La traduzione automatica tramite apprendimento profondo richiede che i computer lavorino con una rete neurale che replica il cervello umano il più da vicino possibile. Ma come avviene questo?

La lingua di input passa attraverso diversi nodi interconnessi per generare l'output tradotto. Piuttosto che scomporre singole parole per la traduzione, il computer guarda ogni frase nel suo insieme per cogliere il contesto e il significato completo prima di tradurre il testo.

Come sviluppo più recente nella tecnologia AI, modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono le reti neurali che possono comprendere i modelli nel linguaggio e usarli per derivare il contesto di una frase scritta o parlata.

Una tecnica nota come "auto-attenzione" consente a questi strumenti di concentrarsi su parti individuali di una frase, tenendo comunque conto del significato complessivo della frase. Questi strumenti di traduzione moderni valutano le singole parole e come si relazionano tra loro e alla frase completa prima di tradurla nella lingua di output.

Componenti chiave della traduzione automatica

L'architettura interna degli strumenti di traduzione automatica dipende dalla distribuzione probabilistica delle categorie per i dati di input e output. Combina il valore derivato, i passi temporali delle parole e i set di dati pre-addestrati per arrivare a una conclusione per l'output. Ecco i componenti chiave di uno strumento di traduzione automatica:

• Architettura encoder-decoder: Innanzitutto, lo strumento di apprendimento automatico converte i token di input in vettori e memorizza il loro valore in un passo temporale specifico. Questo processo è noto anche come embedding posizionale. Le parole fino alla posizione [t-1] vengono convertite in vettori e memorizzate contro la loro posizione di occorrenza nella frase.
• Meccanismo di attenzione: "Attenzione" si riferisce allo stress o alla priorità data a parole specifiche a causa di un'associazione più significativa con l'output. L'attenzione è applicata per seguire lo stesso ordine della frase o protocollo di input per mantenere intatto il significato del testo dopo averlo localizzato in una lingua diversa.
• Tokenizzazione: Nella traduzione automatica, le frasi sono suddivise in token e il sentimento di ciascun token viene analizzato per generare frasi grammaticalmente corrette. Garantisce che l'output segua lo stesso ecosistema emotivo e contestuale dell'input.
• Dati di addestramento: Sia etichettati che non etichettati, gli strumenti di traduzione automatica sono addestrati con dati di addestramento di alta qualità per prevedere la giusta categoria futura per l'input e abbinarla alla categoria di output. I modelli di traduzione automatica sono addestrati su grandi set di dati bilingue o multilingue che contengono coppie di testo pre-addestrate.

Vantaggi della traduzione automatica

I progressi negli strumenti di traduzione moderni hanno aggiunto numerosi vantaggi a questo tipo di lavoro, sia per uso personale che aziendale.

• Maggiore accessibilità. La traduzione automatica rimuove le barriere linguistiche in tutto il mondo. Molti di questi strumenti traducono anche il testo in più lingue contemporaneamente, il che rende possibile per aziende o individui parlare a pubblici multilingue. Queste macchine beneficiano anche involontariamente i non vedenti poiché text-to-speech consente agli utenti di vocalizzare azioni.
• Costi ridotti. L'alta velocità e accuratezza delle traduzioni automatiche significano che le aziende possono tradurre qualsiasi cosa per un costo significativamente inferiore rispetto allo stipendio di un traduttore umano. Gli umani devono ancora modificare e correggere il testo, ma le macchine hanno assunto gran parte del lavoro pesante iniziale, il che consente di risparmiare denaro.
• Aumento della velocità e del volume. I traduttori automatici possono interpretare milioni di parole e frasi istantaneamente. Segue una tecnica di "parallelismo" per generare più campioni di traduzioni.
• Maggiore scalabilità. Uno dei maggiori vantaggi della traduzione automatica è che l'apprendimento non supervisionato continua ogni volta che viene aggiunta una nuova traduzione alla macchina, il che significa che le traduzioni sono sempre in miglioramento. L'apprendimento autonomo significa che gli output di traduzione possono essere scalati man mano che le esigenze aziendali cambiano.

Le sfide della traduzione automatica

Sebbene la traduzione automatica riduca il tempo extra che le aziende devono dedicare ai servizi di traduzione, presenta alcune aree di limitazioni:

• Ambiguità contestuale: Poiché gli strumenti di traduzione automatica comprendono il significato di una parola o frase in base alla sua frequenza, potrebbero analizzare le stesse parole utilizzate in contesti diversi in modo unidimensionale.
• Espressioni idiomatiche: Gli strumenti di apprendimento automatico non possono trovare risposte o etichette adatte per espressioni esclamative o idiomatiche utilizzate nel set di dati di input. Questo porta a un output rumoroso o strutturato in modo inappropriato.
• Lingue a basso numero di risorse: I dialetti locali o le lingue native di paesi poco popolati non sono ideali per la traduzione automatica a causa della mancanza di dati di addestramento. Poiché l'algoritmo non ha abbastanza dati da raschiare, potrebbe non generare risposte contestuali.
• Variazioni di sintassi e grammatica: Diverse lingue hanno le proprie regole grammaticali o costruzioni di frasi che non saranno chiare al modello di traduzione automatica. In questi casi, il modello potrebbe analizzarle in un modo generico.
• Terminologia specifica del dominio: I campi tecnici come il diritto, la medicina o l'automotive potrebbero utilizzare gergo o termini specifici del dominio che il modello non può tradurre accuratamente.

Applicazioni della traduzione automatica

Per traduzioni semplici, come testi istruzionali o conversazioni semplici, le aziende di diversi settori hanno trovato applicazioni significative.

Comunicazioni interne ed esterne

Le aziende con una forza lavoro dispersa in molti paesi a volte hanno difficoltà a inviare comunicazioni aziendali a livello globale. Se le competenze linguistiche variano tra gli uffici, la traduzione automatica fornisce supporto per garantire che tutti comprendano le comunicazioni interne istantaneamente. Questo semplifica tutto, dai materiali di formazione e onboarding dei dipendenti alle presentazioni aziendali e cerimonie.

Le comunicazioni esterne con clienti, stampa o altri hanno la stessa importanza. Quando le aziende operano a livello internazionale, avere un traduttore a disposizione in ogni momento è incredibilmente utile. La traduzione automatica può tradurre contenuti esistenti che l'azienda ha inviato a nuove località, come post di blog o altri materiali di marketing.

Contenuti regolamentati e ristretti

Alcuni settori, come quello legale e sanitario, possono essere soggetti a rigide normative riguardanti chi visualizzerà il contenuto. Avere un traduttore umano coinvolto può richiedere copiose quantità di documentazione legale come accordi di non divulgazione (NDA) che possono richiedere tempo per essere redatti e finalizzati. Quando le aziende affrontano una pressione temporale, il supporto della traduzione automatica può alleviare parte della pressione.

Tuttavia, la macchina ha limiti in termini di ciò che può ingerire. Alcune informazioni riservate non vengono divulgate alla macchina per motivi legali o etici. Ma in molti casi, le informazioni in settori regolamentati, come brevetti, cause legali o avvertenze sui farmaci, vengono tradotte in altre lingue tramite traduzione automatica.

Analisi dei dati

Le macchine possono elaborare dati infinitamente più velocemente del cervello umano. Di conseguenza, le aziende che traducono grandi quantità di testo ogni giorno possono utilizzare questi strumenti per risparmiare tempo significativo.

Ad esempio, un'azienda di viaggi vuole raccogliere dati sull'analisi del sentiment dai clienti che hanno partecipato ai loro tour. Utilizzando la traduzione automatica, l'azienda può comprendere recensioni e testimonianze da clienti di tutto il mondo per ottenere una migliore comprensione dei loro pensieri o frustrazioni.

Servizio clienti

Se la tua azienda ha clienti situati in tutto il mondo, rispondere loro nella loro lingua in un tempo ragionevole è essenziale per costruire lealtà e fiducia con il tuo pubblico. Un traduttore automatico funziona in tempo reale per i problemi di servizio clienti e può automatizzare molte risposte via email e chat, migliorando l'esperienza del cliente senza dover assumere dipendenti aggiuntivi.

Localizzazione dei contenuti

Con la traduzione automatica, puoi progettare materiali di marketing, email o annunci in lingue internazionali principali. Questi strumenti sono alimentati con set di dati regionali diversi e offrono un'elevata potenza di calcolo grafico (GPU) per localizzare lunghi thread di contenuti in un colpo solo.

Localizzare i flussi di lavoro dei contenuti e attingere a una comunicazione aggiuntiva con il pubblico può farti passare come un'azienda altamente empatica e inclusiva e ridurre la necessità di un intermediario linguistico.

Legale e sanitario

La traduzione automatica è anche fondamentale nella trascrizione di documenti legali, citazioni, lettere commerciali o citazioni in diverse lingue per diversi clienti. Nel settore sanitario, la traduzione automatica può categorizzare i record dei pazienti, derivare intuizioni critiche dai test e tradurre diagnosi per diverse malattie.

In entrambi questi settori, la traduzione automatica può affinare il lavoro amministrativo e consentire ai pazienti o ai clienti di leggere i documenti o i rapporti necessari nella propria lingua. Questi strumenti utilizzano anche modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per aggiungere o ottimizzare il contenuto in qualsiasi fase.

Istruzione

La traduzione automatica aiuta l'apprendimento delle lingue più veloce fornendo una risposta istantanea in una lingua diversa allo studente. Consente anche agli educatori di progettare curriculum, compiti o esami in una lingua regionale o di convertire il testo scritto in audio parlato che è più facile da comprendere. Questo porta a un miglioramento della concentrazione e dell'attenzione negli studenti che consente loro di superare le valutazioni e passare al livello successivo di apprendimento della lingua.

Por Favor, non è stato così difficile.

Le macchine non possono ancora sostituire i traduttori umani, ma possono ottimizzare la maggior parte del lavoro di traduzione in tempo reale e in grandi volumi senza costi aggiuntivi. Sfrutta al massimo ciò che la tecnologia ti offre: grande efficienza e traduzioni di alta qualità che questi strumenti ti forniscono.

Scopri di più sugli strumenti di traduzione di siti web e connettiti con il tuo pubblico nella lingua che preferisci.