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Machine_Translation

Traduttore traditore. Si sa che tradurre non è un compito semplice. Il traduttore non si limita a trasporre una parola da una lingua all’altra, ma deve conoscere e rispettare le regole morfologiche e sintattiche della lingua arrivo, padroneggiare la semantica, avere dimistichezza con i modi di dire e, oltre a ciò, deve avere una buona conoscenza dei contenuti in oggetto.

Compito arduo anche per i professionisti più colti ed esperti. Ma cosa accade quando a tradurre è un software? Sempre più di frequente pagine web commerciali e di informazione offrono la possibilità di convertire i contenuti dalla lingua di partenza a varie lingue di arrivo con risultati spesso esilaranti e che inducono a diffidare in toto della traduzione automatica. Ma a ben guardare c’è anche del buono!

La traduzione automatica o Machine Translation (MT) consiste nell’impiego di software per tradurre un testo da una lingua naturale ad un’altra. Esistono diversi tipi di programmi. In alcuni casi la tecnologia si basa sulle regole grammaticali: il traduttore automatico utilizza le regole morfologiche, sintattiche e semantiche contenute nei dizionari e nelle grammatiche. Lo schema classico prevede tre moduli: un modulo per l'analisi della lingua di partenza, uno per il transfer e uno per la generazione delle frasi nella lingua di destinazione.

Se da una parte questo sistema garantisce una buona correttezza grammaticale, dall’altra esso è molto dispendioso. Ferma restando la lingua di partenza (ad esempio l’italiano) e, quindi, riutilizzando il modulo ad essa relativo, al variare della lingua di arrivo (ad esempio prima l’inglese, poi il tedesco etc.) occorre realizzare nuovi moduli relativi alla sua grammatica e alle regole per il transfer. Un’altra tecnologia si basa sull’approccio statistico e, cioè, sull'uso di corpora bilingue di notevoli dimensioni per costruire un modello statistico da utilizzare per la traduzione di nuovi testi. In pratica si costruisce un sistema che viene addestrato a riconoscere una certa sequenza di parole nella lingua di partenza e a stabilire quale sequenza di parole corrispondenti nella lingua di destinazione ha la maggior probabilità di rappresentarne la traduzione.

Esistono poi degli approcci ibridi che, ad esempio, a partire dai sistemi statistici utilizzano delle regole sintattiche per trattare gruppi di parole. Abbiamo provato ad usare alcune traduttori online nella traduzione dall’inglese all’italiano. Systranet, (www.systranet.com) che adotta la teconologia ibrida, garantisce una buona riconoscibilità di testi anche complessi e un correttezza accettabile nella resa italiana. Google Translator (http://translate.google.it/#) si basa, invece, sul metodo statistico, per cui è abbastanza affidabile nella resa semantica mentre le strutture sintattiche vengono perlopiù travisate.
Google Transaltor contempla un’invidiabile varietà di lingue, sconosciuta a molti altri programmi online che spesso si limitano a tradurre le principali lingue europee. Supporta, infatti, ben 57 lingue, dall’inglese al giapponese e dal latino allo swahili. Per implementare il sistema, l’utente ha la possibilità di inviare suggerimenti per migliorare la traduzione. Sullo stesso livello di affidabilità di Google Translator si collocano Prompt online (http://translation2.paralink.com) e Babel Fish (http://babelfish.yahoo.com) che offrono una discreta gamma di lingue tra le quali anche l’arabo, il cinese e il coreano.

In tutti i casi le stringhe di testo inserite vengono tradotte in modo tale che è possibile farsi almeno un’idea generale dei contenuti. La fruibilità dei traduttori automatici si riduce significativamente nel passaggio dall’italiano all’inglese, la cui resa appare quasi sempre poco accettabile.

Non è possibile utilizzare il testo ottenuto senza intervenire prima con un’approfondita revisione.
Tuttavia, utilizzando alcune accortezze è possibile diminuire il numero di errori in uscita. Risulta utile formulare, per quanto possibile, le frasi italiane da tradurre secondo la sintassi anglosassone che prevede tra le altre cose: una maggiore rigidità dell’ordine Soggetto-Verbo- Oggetto, ragione per cui la posposizione del soggetto (come a volte accade in italiano) aumenta le probabilità di ottenere una traduzione scorretta; l’espressione obbligatoria del soggetto; una maggiore verbalità dell’italiano (ad esempio insegno chimica si presterà meglio alla traduzione in inglese rispetto a sono un docente di chimica); l’anticipazione dell’aggettivo qualificativo rispetto al nome diversamente da quanto accade in italiano.

Sarà poi la pratica nell’utilizzo che permetterà di cogliere altri espedienti per ottenere una traduzione meno scorretta e più rapidamente emendabile. È ovvio che per il momento non è pensabile sostituire completamente l’opera delle macchine a quella umana, ma la ricerca, soprattutto in Italia (basti citare l'Istituto di Linguistica Computazionale di Pisa e il Centro per la ricerca scientifica e tecnologica di Trento), sta compiendo grandi progressi.

La sfida della Machine Translation non è una chimera e si gioca su diversi terreni che vanno dalla linguistica computazionale, alle scienze, alla filosofia. La posta in gioco, del resto, è molto alta. Molteplici sono infatti i possibili campi applicativi che vanno da quello commerciale in modo da fornire informazioni sui prodotti in lingue diverse, a quello socio-politico con considerevoli vantaggi, solo per fare alcuni esempi, per le comunità plurilingui o per le organizzazioni internazonali, a quello più propriamente tecnico-scientifico con la possibilità di realizzare processi di automatizzazione del pensiero. In quest’ultimo caso, l’obiettivo è quello elaborare intelligenze artificiali in grado non solo di tradurre, ma anche di effettuare altre operazioni complesse come la ricerca intelligente di informazioni utili in Internet o la comprensione automatica dei contesti e dei contenuti.

Rossana di Gennaro

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