La Machine Translation e l’anno che ci aspetta

Con il 2021 all’orizzonte, c’è un attore straordinario che è andato sempre più rafforzandosi nel 2020. La machine translation sta cambiando rapidamente il settore e sarebbe pura negligenza non prenderla adeguatamente in considerazione. Diamo uno sguardo più approfondito alla MT e al modo in cui i TMS la stanno integrando come servizio essenziale nelle proprie offerte.

L’utilizzo della traduzione automatica è in aumento, con il miglioramento della sua qualità. Il miglioramento della previsione e la personalizzazione la rendono uno strumento potente, utilizzarlo in modo efficace è diventato la chiave per l’offerta dei TMS. Bespoke technology e SaaS applicano la traduzione AI alle esigenze del cliente. Più la usano più diventa efficiente, lasciando i traduttori umani a concentrarsi sulla modifica del contenuto. Un valzer intricato tra macchina e uomo, l’AI gestisce il lavoro pesante mentre i traduttori rifiniscono il contenuto e lo localizzano.

“La prevedibilità e la personalizzazione della MT stanno guidando il cambiamento del settore. Le aziende più piccole hanno accesso ai dati di centinaia di mercati diversi. Per farne uso e prosperare, le aziende più piccole offriranno la traduzione automatica come servizio”.
– Diego Cresceri

L’avvento della Neural Machine Translation (NMT) ha alterato il panorama della traduzione sia per i colossi che per i pesci più piccoli.

Le velocità più elevate e i costi inferiori associati alla machine translation (incluso l’elemento di revisione umana) aumenteranno la concorrenza. I TMS non possono più ignorare l’integrazione della traduzione automatica. Se dovessero farlo, rischierebbero di essere inghiottiti. Il modo in cui questa verrà integrata nel proprio processo esistente definirà quanto positivo sarà il funzionamento nel mercato del 2021.

La Machine Translation è in testa al gruppo

I vantaggi inerenti alla traduzione automatica, in termini di flusso di lavoro, mostrano come questa dovrebbe essere distribuita come primo passo nel proprio TMS. Le capacità di personalizzazione della MT rendono la specializzazione TMS meno necessaria, soprattutto se combinata con altri CAT Tools. La machine translation, insieme alla gestione della terminologia e alle memorie di traduzione, aumenta la velocità, la precisione e la coerenza dei progetti, già nelle fasi iniziali.

Consentendo alla macchina di gestire il duro lavoro della traduzione di massa, i traduttori umani possono concentrarsi sulla localizzazione. Le aziende più piccole possono adattarsi ai cambiamenti del mercato più velocemente e, con la MT nel proprio arsenale, le tempistiche diminuiscono in modo esponenziale, consentendo inoltre a queste aziende di accettare lavori che prima sarebbero stati ben oltre la loro portata.

La scelta del fornitore, riguardo a quale MT utilizzare per i propri servizi, sta diventando sempre più ardua. Gli attori esistenti stanno migliorando man mano che i nuovi si unirsi al gioco.

A proposito di nuovi attori, Facebook AI è entrata nel mercato con il suo M2M-100. Il primo modello di traduzione automatica multilingue (MMT) in grado di tradurre per qualsiasi coppia, delle 100 lingue disponibili, senza fare affidamento sui dati in inglese.

“M2M-100 è addestrato su un totale di 2.200 direzioni linguistiche, un numero 10 volte maggiore rispetto ai precedenti migliori modelli multilingue incentrati sull’inglese. L’implementazione di M2M-100 migliorerà la qualità delle traduzioni per miliardi di persone, specialmente quelle che parlano lingue per le quali esistono meno risorse”.

Angela Fan

L’anno venturo metterà alla prova la potenza della nuova traduzione automatica di Facebook AI.

Valutazione dei risultati

La valutazione delle capacità di un motore di traduzione automatica può far emergere una miriade di parametri e metodi. Fortunatamente per noi, Intento in collaborazione con TAUS, ha recentemente rilasciato la propria “valutazione indipendente multi-dominio dei motori di traduzione automatica commerciale“.

Utilizza il punteggio BERT (orrendamente complesso) ma, attualmente, fornisce il miglior parametro generalmente accettato per valutare diverse attività di generazione del linguaggio.

Nel rapporto di 41 pagine vengono messi alla prova i primi 15 fornitori di traduzione automatica, il risultato è un resoconto molto utile.

Questo articolo è stato scritto con il contributo di:

Diego Cresceri: CEO e fondatore di Creative Words, un fornitore di servizi linguistici con sede a Genova. Attualmente è membro del consiglio di amministrazione di ELIA, l’associazione europea dell’industria linguistica. In Creative Words, è responsabile della strategia e della crescita dell’azienda. Con una forte propensione alla condivisione, quando non è impegnato nella sua azienda, tiene workshop e seminari sull’innovazione, l’intelligenza artificiale e la traduzione automatica presso università, scuole di formazione e associazioni linguistiche nazionali e internazionali.

Konstantin Dranch: ricercatore di mercato, influencer, data geek e imprenditore specializzato in tecnologia linguistica. Ha ideato la Language Technology Map, utilizzata dai professionisti del settore in tutto il mondo, due conferenze di settore, nonché le classifiche delle società di traduzione e i rapporti di mercato regionali negli Stati Uniti, Germania, Francia, Russia e altri paesi. Il progetto più recente di Konstantin è Custom.MT, un’azienda specializzata che forma e implementa sistemi e team di traduzione automatica.

Traduzione e adattamento a cura di Stefano Gaffuri.

Originale qui.