• Grande mole di tempo dedicata a creare glossari e impostare la morfologia > Macchine rule-based
• Difficoltosa integrazione con i sistemi di traduzione assistita (CAT tool) > Macchine rule-based e statistiche
• Impossibile o difficile customizzazione dell’output > Macchine statistiche e basate su reti neurali
• Qualità non ottimale dell’output > Macchine statistiche create solo con dati propri
• Prezzo elevato > Alcune macchine
• Problemi della privacy dei dati > Macchine statistiche e basate su reti neurali

ASTW si occupa, tra altre cose, di traduzioni in ambito proprietà intellettuale (brevetti) e Life Science, e utilizzare un sistema MT efficiente, con una buona qualità dell’output e con capacità di apprendimento ci avrebbe dato la possibilità non solo di aumentare la produttività dei linguisti ma anche di ridurre la curva di apprendimento dei traduttori neofiti. In qualche modo, avvalendoci di soluzioni anche non ottimali, come KantanMT (buona qualità dell’output, buona customizzazione ma difficoltosa integrazione con i CAT tool, lenta velocità di risposta e costi elevati) e la soluzione MT di SDL (relativamente scarsa qualità dell’output e difficile aggiornamento della macchina) abbiamo lo stesso raggiunto, sebbene parzialmente, i nostri obiettivi. Rimanevano, tuttavia, apprezzabili margini di miglioramento.

È stata recentemente lanciata sul mercato la soluzione ModernMT, che sembra superare praticamente tutti questi svantaggi. Abbiamo intervistato Davide Caroselli, VP of Product a ModernMT.

• Ciao Davide. Puoi dirci di cosa ti occupi?

Ciao! Sono il VP del prodotto per ModernMT e sono il responsabile del nostro motore di traduzione, delle sue funzionalità e della sua implementazione tecnica.

• Come è nato e come è stato sviluppato il progetto ModernMT?

ModernMT nasce da un progetto europeo, e più nello specifico nella cornice di Horizon 2020. L’obiettivo del progetto era proprio quello di ideare e sviluppare una nuova tecnologia di traduzione automatica che fosse capace di adattarsi e apprendere dal feedback dei traduttori professionisti. Avendo quindi dichiaratamente un approccio Enterprise-first, abbiamo modellato fin dalle primissime fasi il servizio sulla base delle esigenze del mercato della traduzione. Il team composto da quattro membri fondatori è stato sicuramente il nostro più grande vantaggio: TAUS, l’Università di Edimburgo, Fondazione Bruno Kessler e Translated sono stati il giusto mix di stato dell’arte in termini di ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale e una forte conoscenza del mercato e delle esigenze degli attori del mondo della traduzione. Vi basti pensare che due dei tre fondatori della tecnologia alla base di Google Translate erano parte del team di ModernMT.

Oggi ModernMT è una società a tutti gli effetti che ha creato e rende disponibile sul mercato il prodotto fondato su questa innovativa tecnologia.

• In che modo la vostra soluzione riesce a “capire” il contesto della traduzione, a partire dal documento nella sua interezza?

Ogniqualvolta viene impiegato il nostro motore di traduzione, che sia attraverso un plugin per un CAT tool o direttamente tramite le sue API, c’è un passaggio fondamentale che avviene ancor prima che il traduttore inizi a lavorare su un determinato progetto: la Context Analysis, o analisi del contesto.

In questo step, completamente trasparente all’utente del plugin, un componente chiamato il Context Analyzer esegue un’analisi dell’intero testo del documento che si sta per tradurre in pochissimi millisecondi; analisi nella quale si ricerca la terminologia distintiva e lo stile intrinseco nel documento. Queste informazioni sono dunque usate per selezionare in maniera del tutto automatica le memorie private caricate dall’utente più adatte per quel determinato documento, ovvero quelle che meglio rappresentano la giusta terminologia e stile di scrittura. Sono proprio queste memorie dunque che verranno impiegate dal motore di traduzione per personalizzare l’output in tempo reale, per ogni singola frase del documento.

• Come garantite la privacy dei dati del cliente?

Qualsiasi contenuto inviato a ModernMT, che sia questo una memoria in formato “.tmx” o una correzione proveniente da un traduttore professionista, viene salvata in quella che è l’area privata dell’utente. Solo voi infatti potrete accedere alle vostre risorse e far si che ModernMT si adatti su di esse; in alcun modo un altro utente potrà utilizzare quelle stesse memorie per il suo sistema, né ModernMT stessa potrà utilizzare quei contenuti se non esclusivamente per offrire il vostro servizio di traduzione personalizzata.

Inoltre, ModernMT utilizza tecnologie di crittografia stato dell’arte per fornire i suoi servizi cloud. I nostri data center, i processi dei dipendenti e le operazioni di ufficio sono certificati ISO 27001:2013.

• Il prezzo di ModernMT è abbordabile per qualsiasi tasca: come avete fatto a creare una soluzione così vantaggiosa?

Essendo fin dal suo inizio Enterprise-first, l’obiettivo di ModernMT è sempre stato quello di creare un prodotto che non solo portasse la qualità della traduzione automatica al livello successivo, ma che fosse in grado di farlo offrendo un servizio che fosse competitivo sul mercato. Confezionare un prodotto di eccellente qualità, ma con un costo spropositato fuori mercato avrebbe significato il fallimento di ModernMT. Per questo motivo durante tutto il suo sviluppo, la ricerca dell’algoritmo, o della soluzione tecnica per portare maggiore qualità è sempre stata affiancata dalla ricerca all’efficienza.

La soluzione tecnica cuore di ModernMT, la sua “Instance-based adaptation”, non solo garantisce tutte le funzionalità necessarie ad un motore di traduzione enterprise, ma lo fa abbattendo i costi di computazione. Per questo motivo infatti non c’è alcun costo “nascosto” dovuto alla preparazione, o training, del motore di traduzione personalizzato e i costi di traduzione sono una frazione di quelli dei nostri concorrenti.

• Quali sono, secondo te, i vantaggi competitivi rispetto ad altre soluzioni MT disponibili in commercio?

Senza dubbio la sua qualità superiore, e non siamo solo noi a dirlo. In un report dello scorso anno, “Inten.to”, società leader negli studi di settore nel campo della traduzione automatica, presenta ModernMT come miglior motore nel mercato, battendo nomi quali DeepL, Google, Microsoft e SDL^[1].

• Quali sono i riscontri che avete ricevuto dai clienti?

Davvero molto positivi. Molti clienti sono letteralmente stupiti della qualità ottenibile da ModernMT e della semplicità con la quale sia possibile avere un motore personalizzato.

Le stesse critiche e feedback che negli anni abbiamo ricevuto sono state fondamentali per raffinare e migliorare costantemente i nostri servizi; operazione che tutt’ora ovviamente continua e che portiamo avanti sapendo che c’è ancora molta strada da fare, e che la qualità che oggi sembra sbalorditiva, domani sarà superata e dovremo costantemente rimanere aggiornati per offrire sempre un servizio stato dell’arte.

• Quali saranno i possibili sviluppi di ModernMT?

Senza dubbio espandere il numero di CAT tool supportati. Al momento ModernMT è disponibile per SDL Studio 2017/2019 e Matecat, ma sono numerosissime le richieste da parte di potenziali clienti di supportare un più largo numero di software di traduzione. Questa al momento è una delle nostre più grandi priorità.

Nel nostro caso, abbiamo potuto verificare che ModernMT ha i seguenti vantaggi:

• Veloci tempi di risposta
• Facilità di customizzazione mediante importazione di memorie di traduzione proprie (come file .tmx)
• Verificata capacità di apprendimento della macchina, man mano che si procede con la traduzione
• Output di qualità e conforme alla terminologia preferita
• Aggiornamento e apprendimento continuo della macchina, che impara dalle correzioni del post-editor
• Integrazione perfetta con il CAT tool usando l’apposito plugin

ModernMT è attualmente il nostro motore MT preferito, soprattutto nelle traduzioni brevettuali e in ambito Life Science, perché si dimostra affidabile, efficiente, qualitativamente migliore rispetto ai competitor, facilmente customizzabile e vantaggioso in termini economici.

^[1] https://www.slideshare.net/KonstantinSavenkov/state-of-the-domainadaptive-machine-translation-by-intento-july-2018

L'articolo Ecco perché abbiamo scelto ModernMT come nostra soluzione di Machine Translation proviene da ASTW.