Le scorciatoie sono sempre esistite, ma nel sceglierle dobbiamo essere consapevoli di quali saranno le conseguenze. Forse chi ha commissionato, chi ha tradotto, ma prima di tutti, chi ha deciso il budget da destinare a rendere il sito dell’Expo, e l’evento, visibile in tutto il mondo non lo era… o lo era poco. Forse dietro le parole che leggiamo in inglese e in francese non c’è una persona, forse c’è una TA o una MT se vogliamo dirlo in inglese o ancora una TA in francese, giusto per non essere da meno del sito dell’Expo! Da quello che si legge nei forum e nei blog in rete si suppone che sia stata usata la traduzione automatica. Semplice: costa poco ed è veloce, il tempo di un clic. Vediamo in che cosa consiste la traduzione automatica e come viene utilizzata dalle persone esperte del settore.
La traduzione automatica nasce proprio per abbattere i costi relativi alla traduzione ma soprattutto per diminuire le tempistiche di conversione di un testo da una lingua a un’altra. Molto spesso si sottovaluta infatti il tempo che un traduttore impiega per tradurre una determinata quantità di parole. Il fattore tempo dipende da moltissime variabili, che sono innanzitutto le richieste/le aspettative del cliente, a seguire l’argomento del testo da tradurre, il livello di tecnicità del linguaggio utilizzato, la presenza o meno del contesto in cui il testo da tradurre è inserito e la reperibilità terminologica nella lingua di arrivo (la lingua target, per gli esperti del settore). Non poco insomma. Anche i traduttori più esperti devono fare i conti con questi aspetti. Naturalmente, come in tutti i settori, l’esperienza paga: i traduttori con esperienza sono più veloci ma soprattutto la qualità del loro lavoro non delude mai, nemmeno il più esigente dei committenti. La traduzione automatica oggi non sostituisce affatto l’operato del traduttore, e non potrà sostituirlo mai… a meno che non insegniamo al computer a pensare… Buon lavoro! Per il momento possiamo affidarci alla sola traduzione automatica solo in alcuni casi, come ad esempio leggere un messaggio in un forum oppure conoscere a grandi linee le istruzioni d’uso di uno strumento, contesti e argomenti quindi molto limitati. Se utilizziamo la traduzione automatica in altri ambiti, sono da considerare altri due aspetti: il pre-editing e/o il post-editing. Il primo prevede la scrittura del contenuto di origine (testo source) in una lingua semplificata, ovvero che abbia una struttura grammaticale e sintattica molto semplice. Il secondo prevede la revisione del testo tradotto (dalla macchina) da parte di una persona, il post-editor, consapevole del lavoro che è chiamato a svolgere, in quanto gli errori che produce la traduzione automatica non sono certo quelli che potrebbe commettere un traduttore in carne e ossa. Il post-editing fatto su un testo tradotto dalla macchina è mirato e dettato da regole, per non dover perdere il tempo recuperato grazie al processo precedente. Il livello di post-editing dipende dall’uso che si farà del testo tradotto e dalle richieste del committente: testi che serviranno solo per conoscerne il contenuto richiederanno un post-editing meno copioso di testi che invece dovranno essere perfettamente comprensibili, corretti dal punto di vista terminologico e ben scritti.
Ci sono due tipi di traduzione automatica, e un terzo molto molto più recente: la traduzione automatica basata su regole, la traduzione automatica statistica e la traduzione automatica ibrida. La traduzione automatica basata su regole utilizza un numero infinito di regole e dizionari bilingui che permettono al software di analizzare la sintassi del testo. Attraverso i lessici estesi, le informazioni di tipo morfologico, la sintassi e la semantica della lingua di partenza il software è in grado di creare regole che applica poi alla lingua di arrivo. Sono regole di conversione sulle quali si basa la corrispondenza astratta che permettono alla macchina di ricreare il significato, da cui essa parte, in una lingua diversa. Molto spesso a questo si integra un glossario ad hoc che ha la precedenza sulle regole di conversione. Il risultato è molto buono dal punto di vista della coerenza terminologica, grazie appunto al glossario quando c’è, ma molto scarso dal punto di vista della scorrevolezza della lingua. Per questo motivo sarebbe necessaria la lingua semplificata di partenza: meno informazioni il software deve elaborare, di meno regole di conversione necessiterebbe e meno complicata sarebbe la corrispondenza astratta. Solo che scrivere in una lingua semplificata significa creare una lingua… Le variabili che ne deriverebbero sono talmente tante che l’idea è stata accantonata.
La seconda tipologia di machine translation che possiamo incontrare oggi è la traduzione automatica statistica. La traduzione automatica statistica si basa su modelli di traduzione creati dall’analisi di corpora monolingue e bilingue. Per raggiungere la soglia minima di qualità, questi corpora preesistenti devono essere composti da almeno due milioni di parole per settore specifico e molti di più per argomento generico. Ripeto: parliamo di milioni e milioni di parole per avere un risultato decente, che non significa necessariamente che il testo di arrivo si dimostri un buon risultato. Questo sistema dipende dalle rispettive lingue prese singolarmente, dalla coppia di lingue di traduzione e dalla presenza di corpora online. Quindi saranno molto più proficue lingue che hanno un numero maggiore di parlanti nel mondo, così da produrre una quantità maggiore di contenuti nel web, e coppie di lingue i cui sistemi linguistici non sono distanti anni luce tra loro. Il prodotto della traduzione automatica statistica è buono solo se si basa su corpora molto estesi. A differenza di quella basata su regole, è molto più fluente in quanto riconosce ed estrae “pezzi” di testi contenuti nei corpora e quindi tradotti da professionisti del settore. Proprio per questo è anche meno precisa e coerente dal punto di vista della terminologia. La terza tipologia di traduzione automatica è quella ibrida, che utilizza il meglio dei due sistemi descritti sopra. Maggiore coerenza terminologia e qualità più elevata in un unico risultato.
Tutte e tre le soluzioni prevedono sempre, almeno per i professionisti del settore, quello che all’inizio dell’articolo abbiamo chiamato post-editing. Dopo la traduzione automatica, qualunque essa sia, per poter avere un testo ben tradotto da tutti i punti di vista, il processo di traduzione termina con l’attento lavoro del post-editor. Di seguito, due esempi di come la fase di post-editing, considerata la traduzione automatica la soluzione adottata dai redattori delle pagine in lingua del sito dell’Expo, sia stata saltata a piè pari. Navigando tra i simpatici personaggi-verdura del sito, si legge di Max il mais: “He is convinced that he is”, traduzione che potrebbe essere il risultato del sistema basato su regole, pari pari a come la macchina potrebbe aver estrapolato le regole grammaticali delle due lingue, quella italiana e quella inglese. Le singole parole in sé sono corrette, ma lo stile e la sintassi non sono prettamente inglesi. Allo stesso modo, sul tema dello spazio: “What can you eat in space? Some foods yes, some foods no”, traduzione parola per parola di un possibile italiano di partenza “Come si mangia nello spazio. I cibi sì e i cibi no”. Questi due esempi ci aiutano a capire che tipo di risultati dà la traduzione automatica. Non possiamo dire con certezza che i testi delle pagine in lingua del sito dell’Expo siano frutto di traduzione automatica, quello che è certo però è che le traduzioni non sono state revisionate come avrebbero dovuto essere.
scritto da Federica Dal Pos, revisore @Athena Parthenos