Una (breve) storia della traduzione automatica

La traduzione automatica (MT) ha una cattiva reputazione perché è percepita come di bassa qualità (e i risultati sono a volte esilaranti), ma rimarrai sorpreso di quanto questa tecnologia sia avanzata da quando è stata concepita per la prima volta nel 1949. Di recente, abbiamo trovato la cronologia completa di TAUS della storia della MT , ed è una lettura straordinaria. Ma se non avete tempo di leggere i 63 anni di progressi della traduzione automatica, ecco una breve panoramica:

1949—65: Inizia la ricerca sulla traduzione automatica

Il nuovo campo della "traduzione automatica" appare nel Memorandum on Translation (1949) di Warren Weaver, e il primo ricercatore in questo campo, Yehosha Bar-Hillel, inizia la sua ricerca al MIT (1951). Segue un gruppo di ricerca della Georgetown MT (1951) con una dimostrazione pubblica del suo sistema nel 1954. La traduzione automatica è pubblicizzata come una soluzione per aiutare gli Stati Uniti a tenere d'occhio il russo. È anche una delle prime applicazioni non numeriche per computer. I programmi di ricerca sulla MT compaiono in Giappone e in Russia (1955) e la prima conferenza MT si tiene a Londra (1956). I ricercatori continuano ad unirsi al campo quando negli Stati Uniti viene costituita l'Associazione per la Traduzione Automatica e la Linguistica Computazionale (1962) e la National Academy of Sciences forma un comitato (ALPAC) per studiare la MT (1964).

1966—95: MT va al lavoro

ALPAC’s report states MT cannot compete with human translation quality, and suggests funding for MT research should be stopped. But the research continues. MT is also put to work: the French Textile Institute to translate abstracts from and into French, English, German and Spanish (1970); Brigham Young University starts a project to translate Mormon texts by automated translation (1971); and Xerox uses Systran to translate technical manuals (1978). Various MT companies are launched, including Trados (1984), which is the first to develop and market translation memory technology (1989). The first commercial MT system for Russian/English/German-Ukrainian is developed at Kharkov State University (1991).

1996—2012: MT arriva sul Web

MT sul web inizia con Systran che offre la traduzione gratuita di piccoli testi (1996), seguita da AltaVista Babelfish, che raccoglieva 500.000 richieste al giorno (1997). Franz-Josef Och (il futuro responsabile dello sviluppo delle traduzioni di Google) vince il concorso speed MT della DARPA (2003). Altre innovazioni in questo periodo includono MOSES, il motore di traduzione automatica statistica open source (2007), un servizio di traduzione di testi/SMS per cellulari in Giappone (2008) e un telefono cellulare con funzionalità di traduzione vocale integrata per inglese, giapponese e cinese (2009). Recentemente, Google ha annunciato che Google Translate traduce all'incirca un testo sufficiente a riempire 1 milione di libri in un giorno (2012).

Whew! That’s a lot, and we didn’t cover 90% of the history of machine translation! All the negative talk about MT seems to forget it’s an incredible, advanced technology. Its quality is lower than human translation but that doesn’t mean it doesn’t have good, practical uses — like translating old press releases from 5 years ago.

2013 - Adesso 

Recent years have seen significant step advancements in machine translation technology with Google’s research on Neural Machine Translation implying an optimistic future for the industry. It has become clear that machine translation is moving away from being the high speed, untenable quality option for translating organizations, toward offering a reasonable alternative for translating low visibility content. In just a few years, a whole host of machine translation vendors have emerged promising acceptable quality at a fraction of the cost of professional linguists. The race for a competitive edge in quality is in full effect and MT providers are beginning to take differentiated approaches to ‘boost’ the quality that their systems are capable of producing. Today’s, providers generally fall into three categories:

Soluzioni ibride uomo-traduzione automatica (es: Unbabel) Traduzione automatica adattata al dominio (es: Lilt, IBM) Traduzione automatica neurale (es: Google, Microsoft, SDL, Yandex) Noi di Smartling crediamo fermamente che la traduzione automatica stia rapidamente diventando una componente importante di un'efficace strategia di globalizzazione. Sebbene la produzione di contenuti a basso costo e il più rapidamente possibile continui ad avere un effetto negativo sulla qualità, la traduzione automatica offre a molte organizzazioni di traduzione un vantaggio nel raggiungimento del Santo Graal dei risultati di traduzione: un equilibrio tra costi, qualità e time-to-market.

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