Chat with us, powered by LiveChat

Leader nelle soluzioni con traduzione neurale (di riferimento) automatica

Trusted Translations ha sviluppato un processo tecnologico in grado di integrare motori di traduzione automatica di riferimento come Google, Microsoft, Amazon, DeepL e altri con i server delle memorie di traduzione e i servizi di post-editing per produrre grandi volumi di traduzione con la qualità più elevata del settore. Basandoci sulle richieste e sulle specifiche fornite dal cliente, possiamo integrare una soluzione MT di riferimento e i nostri processi interni di controllo qualità per produrre traduzioni affidabili e precise. Questo processo proprietario ha dimostrato significativi miglioramenti nelle tempistiche e una riduzione dei costi mantenendo la qualità di traduzione molto alta.

Motori di traduzione automatica di dominio generico alla mano

Un motore di traduzione automatica di dominio generico (General Machine Translation Engine o GMTE) è un software in grado di tradurre testi in lingue diverse senza intervento umano o con un intervento ridotto al minimo. Anche se tutti i motori di riferimento sono costruiti in modo diverso, la maggior parte di essi è progettato per tradurre materiali generici senza terminologia specifica, da qui il termine traduzione automatica di dominio generico. I più popolari sono Google Translate, Systran e Microsoft Translator, Microsoft Hub e Amazon.

Nella comprensione generale di un testo semplice i motori di riferimento si comportano abbastanza bene. Tuttavia, ad oggi, i motori personalizzati hanno ancora un vantaggio competitivo. Per essere chiari, le traduzioni prodotte esclusivamente da GMTE non sono assolutamente affidabili per l’utilizzo professionale, perché gli errori sono inevitabili anche nei documenti più semplici.

Detto questo, i GMTE possono essere utili durante il processo di traduzione, a seconda degli obiettivi del cliente e della natura del progetto. Noi di Trusted Translations abbiamo imparato come sfruttare i GMTE a nostro vantaggio e integrarli a seconda delle necessità e degli obiettivi del cliente. Se crediamo che un certo progetto è un buon candidato a essere svolto con un processo che include l’utilizzo dei GMTE ne parliamo con il cliente e sviluppiamo una soluzione che combina tutti i vantaggi di GMTE, server di memoria, traduzione umana (HT) e la revisione.

Memoria basata su server e traduzioni automatiche di dominio generico

L’utilizzo di memorie di traduzione basate su server (TMS) durante l’utilizzo di GMTE è un modo per migliorare la qualità generale della traduzione, poiché si affida al patrimonio di segmenti già tradotti da esseri umani come parte del risultato finale. L’uso di questi contenuti creati in passato aiuta a garantire la qualità, che si riflette in una maggiore fedeltà alle linee guida di stile specifiche del cliente, e anche ad aiutare con la terminologia nei casi in cui i glossari possono non essere un punto di forza. Una possibile configurazione del flusso di lavoro per la preparazione del contenuto consisterebbe nella traduzione di ciascun segmento inizialmente tramite TMS. Se in questa prima fase non si ritrova un segmento (identico o simile), allora il contenuto viene elaborato dal motore di traduzione automatica.

La maggior parte delle TMS consente attualmente di completare questi due passaggi contemporaneamente. Infine, il contenuto bilingue generato da una memoria di traduzione o da un puro risultato di traduzione automatica può anche essere modificato da un post-editor esperto, cioè da un linguista appositamente formato per lavorare con quel risultato di traduzione automatica. Inoltre, qualsiasi post-editing umano sarà aggiunto alla TMS, migliorando la qualità di ogni traduzione successiva.

Post editing umano di traduzioni automatiche di dominio generico

L’utilizzo di un GTME può aumentare significativamente la velocità del processo, rispetto a una traduzione svolta esclusivamente da linguisti umani. Con una sufficiente potenza di elaborazione è possibile tradurre centinaia di milioni di parole in un paio di giorni. Indipendentemente dal recente dibattito sulla parità tra il risulta di MT e HT, in generale potrebbe esserci qualche motivo di preoccupazione sulla qualità del risultato finale. Una soluzione è aggiungere una fase di post-editing e possibilmente una revisione aggiuntiva da parte di un professionista come parte del processo. L’integrazione di una fase di post-editing permette di risparmiare tempo, offrendo una qualità di molto superiore e permettendo di risolvere i problemi riscontrati quando si usa una GMTE.

Flusso di lavoro di motori per traduzioni automatiche di dominio generico, memoria su server e
post-editing umano

Dato che le soluzioni completamente basate su traduzioni automatiche sono ancora agli inizi, Trusted Translations utilizza un approccio unico per ciascun progetto. Tuttavia, basandoci sulla nostra esperienza, abbiamo sviluppato e testato diverse procedure che integrano le traduzioni automatiche con successo. Quanto segue è una procedura comune che integra GMTE a memoria di traduzione e post-editing di professionisti.

Come illustrato in precedenza, il contenuto passa attraverso tutte le fasi del processo tramite API o altro tipo di integrazione. Ogni segmento sarà elaborato con TMS e motore di traduzione automatica di dominio generico fino al contesto di post-editing. In altre parole, i risultati di ciascun segmento elaborato da memoria di traduzione e/o motore di traduzione automatizzata verrà sottoposta a post-editing online da uno dei nostri post-editor professionisti nel nostro ambiente di post-editing basato su cloud. Il processo può essere eseguito per diverse lingue allo stesso momento. Il processo fluisce quasi istantaneamente nell’ambiente di post-editing. Il retro-feedback che consegue al post-editing umano genera aggiornamenti automatici della TMS.

MT di dominio generico VS MT personalizzata

L’uso di una traduzione automatizzata di dominio generico combinato a memoria di traduzione basata su server riduce significativamente i costi utilizzando un essere umano esclusivamente per il post-editing invece che per il processo di traduzione (da zero) e revisione. Le tempistiche migliorano veramente di molto. Gli svantaggi di questa opzione sono che la qualità non sarà così alta e il motore di traduzione automatica non avrà la capacità dinamica di imparare e di auto-migliorarsi come un motore di traduzione automatica personalizzato.