Negli ultimi anni, la NMT ha cambiato radicalmente l’industria della traduzione. Grazie al Deep Learning, i sistemi di traduzione automatica neurali attuali sono in grado di salvare ingenti quantità di informazioni su parole e frasi tramite testi di partenza impiegati per l’addestramento della tecnologia e di riutilizzarle poi per la resa traduttiva. Il risultato di tutto ciò sono traduzioni più scorrevoli e sempre più vicine alla lingua naturale. Ma per quali canali e quali testi si può usufruire del servizio di traduzione automatica e per quali invece è sconsigliato? E quando è necessario un post-editing minimo (correzione non esaustiva) o un post-editing completo (correzione esaustiva)?
Presentiamo prima quattro casi a favore della NMT:
Comunicazione interna
I testi destinati alla comunicazione interna all’azienda, come e-mail interne, verbali o novità pubblicate nell’intranet, sono particolarmente adatti alle soluzioni di NMT. Qui è sufficiente un post-editing minimo, che mira alla mera comprensibilità per tutti i destinatari.
Contenuti generati dagli utenti, ad es. recensioni
I testi prodotti dagli utenti o dai clienti, come recensioni di prodotto, feedback o commenti ad articoli contenuti ad esempio nel blog aziendale possono essere tradotti automaticamente. Anche questi hanno bisogno solo di un post-editing minimo per poter adempiere alla loro funzione orientativa.
Informazioni sui prodotti
Grazie alla NMT è possibile tradurre con efficienza grandi quantità di testo. Nel caso delle informazioni di base sui prodotti, come sommari o dati principali, è possibile ricorrere alla traduzione automatica con post-editing completo, necessario per controllare ad esempio anche unità di misura straniere. Le informazioni sui prodotti non vanno confuse con le descrizioni prodotto, che sono più descrittive e soprattutto hanno un’impronta più emotiva, cosa che le rendono testi non adatti alla NMT.
Istruzioni
Anche per le istruzioni di carattere puramente informativo è possibile affidarsi alla traduzione automatica. Qui, come anche per tutti gli altri esempi citati, è indispensabile un Deep Learning dell’intelligenza artificiale ben addestrato. Solo così è possibile assicurare la correttezza oggettiva. Inoltre, un post-editing completo garantisce in questo caso l’assenza di errori di stampa.
Veniamo ora ai casi in cui la traduzione automatica è sconsigliata:
Testi di marketing
I testi creativi, primi fra tutti gli slogan e i motti, sono spesso pregni di giochi di parole, modi di dire, ironia e altre figure retoriche volte a destare emozioni nei clienti. Allo stato tecnico attuale, la NMT non è in grado di riprodurre la dimensione stilistica dei testi. Fanno parte della categoria dei testi di marketing anche newsletter, articoli di blog, post ecc. legati alle relative campagne. Per questi testi non basta una semplice traduzione, ma è necessaria una transcreazione, ovvero un adattamento creativo del testo in relazione al pubblico di destinazione.
Testi specialistici
La memoria di traduzione può acquisire conoscenze specialistiche sotto forma di banca dati terminologica. Tuttavia, la tecnologia non è ancora in grado di tradurre correttamente testi complessi contenenti frasi intricate. Inoltre, non è da sottovalutare il problema della coerenza testuale: il computer traduce singole frasi in modo scorrevole, ma solo una dopo l’altra. Non ha accesso al contesto del relativo documento e di conseguenza potrebbe non riuscire a tradurre coerentemente diversi termini specialistici che ricorrono in più frasi. Inoltre il computer non può scegliere consapevolmente determinati termini o interpretarli alla loro prima occorrenza.
Siti web e app
Un sito web deve essere intuitivo in tutta la sua interezza, a partire dalla home fino alle sottopagine. Lo stesso vale per le app sugli apparecchi terminali. Qui si devono creare rimandi testuali e si deve realizzare una User Experience, altro aspetto che allo stato attuale la traduzione automatica non è in grado di soddisfare.
Discorsi e presentazioni
Come i testi di marketing, anche le tracce scritte di discorsi orali, ad esempio per eventi o presentazioni aziendali e pitch, sono ricche di figure retoriche: climax, ironia o giochi di parole creativi andrebbero persi con una traduzione automatica. E con questi anche l’efficacia del vostro discorso.
Riassumendo: la NMT è la soluzione giusta per i testi in cui non entrano in gioco le emozioni. La qualità che ci si aspetta dal testo di arrivo è inferiore se questo adempie a una funzione puramente informativa. La qualità della traduzione automatica dipende strettamente da un addestramento accurato della tecnologia: perché il Deep Learning produca buoni risultati, il sistema deve essere prima addestrato con testi di partenza adeguati. Per i testi creativi e i testi dalla struttura specifica, che si trovino all’interno di un intero documento o su più pagine, è consigliabile una traduzione eseguita da professionisti.
Immagine via Pexels(CC0)