Intelligenza artificiale al servizio del settore delle traduzioni
Il mondo tecnologico è in continua evoluzione come qualsiasi settore, ma in particolare per le aziende che mirano a sfruttare i cambiamenti per essere sempre più all’avanguardia, le tendenze attuali si riferiscono all’intelligenza artificiale e in particolare alla traduzione automatica neurale.
Come sappiamo le aziende sono sempre alla ricerca di un metodo che favorisca il flusso di lavoro semplificando le traduzioni localizzate. Per rendere più semplice questa operazione si creano attraverso l’intelligenza artificiale strumenti che rendono tale tipo di attività più semplice e precisa cercando di risalire al contenuto originale perché possa essere tradotto sempre più similmente ad una interpretazione umana. Con questo sistema i grandi volumi di dati possono essere tradotti ad un ritmo più accelerato senza compromettere il risultato di una buona interpretazione letterale.
In quale modo viene applicata la NMT (Neural Machine Translation).
Il sistema di traduzione.
Per questo tipo di traduzione vengono sfruttate le reti neurali artificiali: strumenti in grado di equiparare le performance di traduzione a livello di interpretazione umana nella quale a differenza dei sistemi precedenti in cui la frase usava essere prima spezzata e poi tradotta, in questo sistema la frase in questione viene considerata nel suo insieme in modo da cogliere l’intero significato del periodo. Da ciò deriva una sequenza di espressioni precise ed un testo coerente nel suo insieme.
In questo caso la NMT è in grado non solo di produrre una traduzione affidabile ma anche di imparare una lingua e conseguentemente migliorare la qualità dei testi tradotti. Per migliorare le prestazioni questa intelligenza viene “allenata” dalla mente umana che avrà cura di introdurre quante più informazioni accurate e precise sarà in grado di ottenere:
In Content marketing suite questo tipo di traduzione diventa indispensabile, infatti, essendo la piattaforma popolata di persone specializzate in ambito linguistico, potrà essere un valido aiuto per lo smaltimento dei vari lavori.
I vantaggi evidenti della Neural Machine Translation
Come succede in ogni tipo di aggiornamento tecnologico i vantaggi di ogni progresso vengono appresi ed apprezzati quasi immediatamente, essendo il mondo informatico attualmente un fondamento basilare per la comprensione di qualsiasi tecnologia.
Detto ciò i vantaggi sono evidenti sia per quanto riguarda la capacità nell’analizzare il testo interamente, sia per la possibilità di restare aggiornati e quindi poter sempre migliorare queste applicazioni.
Il settore non è statico ma in continua evoluzione e permette così di tradurre anche i contenuti più specifici senza doverli adattare con frasi predefinite; la qualità delle traduzioni risulta superiore in confronto ai sistemi precedenti basati su frasi da default che sicuramente rispecchiavano il contenuto nella generalità della traduzione ma erano scarsamente precisi e poco continuativi nello scorrimento delle frasi.
Le tipologie di traduzioni contemplate in un sistema di NMT.
Nelle traduzione delle schede prodotto l’azienda avrà il vantaggio di poter adattare e rinnovare il linguaggio aggiornando i contenuti in modo semplice ed efficace ottenendo un lessico accurato e spontaneo ricongiungibile al linguaggio proprio dell’azienda.
Le traduzioni per i social e per i siti internet possono ottenere un testo grammaticalmente corretto e conforme allo stile e ai toni scelti, grazie al lavoro e alla precisione delle reti neurali.
In tutto ciò le traduzioni saranno rapide perché grazie alla tecnologia NMT i risultati si avvicineranno molto a quelli di una mente umana con l’aggiunta di opzioni inerenti la praticità e l’urgenza che qualsiasi lavoro di traduzione richiede.
Una curiosità: in quale modo avviene la traduzione NMT
Essendo abbastanza complicato questo tipo di traduzione verrà spiegato in questo segmento di articolo, a larghi tratti, come avviene più o meno la traduzione NMT. Come ogni di forma di soluzione che riguarda risultati computerizzati viene presa in considerazione una formula matematica complessa. Questa formula accetta una stringa di numeri come input e restituisce una corrispondente stringa di numeri. In questa rete neurale vengono creati parametri con milioni di coppie di frasi. Ogni coppia di frasi modifica leggermente la rete neurale usando uno specifico algoritmo chiamato back propagation. La modifica continuerà finché non verrà ottenuto un modello migliore del precedente e in grado di tradurre un qualsiasi input in numeri proveniente dai milioni di coppie di frasi fornite in precedenza.