Perché utilizzare la traduzione automatica neurale e da dove si può cominciare?

Per decenni, scienziati e ingegneri hanno lavorato duramente per sviluppare il pieno potenziale della traduzione automatica neurale (NMT). Mentre i modelli NMT come quelli usati da Microsoft Translator hanno trasformato il modo in cui comunichiamo a livello globale, il settore della traduzione sta ora gravitando verso nuovi progressi, come i modelli linguistici di piccole dimensioni (SML) o i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ottimizzati specificamente per le attività di traduzione. Ad esempio, Google ora posiziona il suo nuovo Translation LLM basato su Gemini come soluzione per un'ampia gamma di casi d'uso di traduzione rispetto al suo modello NMT di uso comune, Google Translate.   

Nonostante questi progressi, la NMT svolge ancora oggi un ruolo nella traduzione. Che si tratti di tradurre istantaneamente i segnali stradali da un'immagine o di interpretare documenti commerciali e legali, la NMT si è dimostrata indispensabile in numerosi settori. Le aziende che sfruttano la potenza della traduzione automatica e dell'intelligenza artificiale (AI) risparmiano tempo, superano le barriere linguistiche e raggiungono i mercati internazionali più velocemente rispetto ai concorrenti che utilizzano metodi di traduzione tradizionali.

In questo articolo definiremo la traduzione automatica neurale, il suo funzionamento e i tempi di utilizzo per le esigenze di traduzione linguistica necessarie per migliorare la portata globale.

Cos'è la traduzione automatica neurale?

La traduzione automatica neurale utilizza le reti neurali per fornire traduzioni accurate in varie lingue. I programmi per computer che utilizzano la NMT traducono automaticamente il testo da una lingua all'altra, sfruttando i modelli appresi da grandi set di dati.

Non molto tempo fa, l'NMT era visto da molti come uno strumento di traduzione incoerente per la traduzione di contenuti importanti o ad alta visibilità, soprattutto su larga scala. Tuttavia, la sua capacità di cogliere sottili sfumature linguistiche è migliorata drasticamente negli ultimi dieci anni. Ora, è un metodo di riferimento per tradurre testi, che rivoluziona il nostro approccio alla traduzione e alla localizzazione delle lingue.

Ad esempio, i software di traduzione AI, come l'hub di traduzione automatica neurale di Smartling, utilizzano l'apprendimento automatico per selezionare il miglior motore di traduzione automatica, garantendo risultati di traduzione accurati in millisecondi. Smartling offre uno spazio di lavoro centrale per elaborare contenuti multilingue con vari metodi di traduzione, flussi di lavoro e formati di file. È uno strumento di traduzione inestimabile per le aziende internazionali che devono comunicare in diverse lingue, producendo traduzioni di alta qualità di cui ti puoi fidare.

Come funziona la traduzione automatica neurale?

La traduzione automatica neurale utilizza reti neurali artificiali per imitare il processo di traduzione umana a un ritmo molto più veloce. Queste reti comprendono strati di nodi interconnessi che codificano il testo di partenza, lo decodificano nella lingua di destinazione e impiegano un meccanismo di attenzione per garantire traduzioni contestualmente accurate. I modelli NMT apprendono da vasti set di dati di addestramento in ogni linguaggio.

Cos'è una rete neurale?

Una rete neurale è un sistema informatico progettato per imitare il modo in cui il cervello umano elabora e apprende le informazioni. È costituito da nodi interconnessi, o "neuroni", che apprendono passando informazioni tra i nodi e regolando le connessioni in base ai dati di addestramento per ridurre al minimo gli errori di previsione. Questo processo insegna alla rete come interpretare e reagire ai dati, ottimizzandone le prestazioni per un'attività assegnata, come la traduzione di un testo.

Cos'è la traduzione con deep learning?

La traduzione con deep learning è una branca avanzata dell'intelligenza artificiale che utilizza in modo specifico le reti neurali profonde. A differenza dei modelli NMT tradizionali o "superficiali" che utilizzano solo uno o pochi livelli, il deep learning utilizza molti livelli per analizzare e apprendere dai dati linguistici. Questa profondità consente una comprensione più ricca delle sfumature, migliorando significativamente l'accuratezza e la naturalezza della traduzione.

Diversi tipi di modelli NMT

Esistono due tipi principali di modelli di traduzione automatica neurale, ognuno con un approccio unico alla traduzione delle lingue:

Modelli di trasformatori

I modelli Transformer elaborano contemporaneamente tutte le parole di una frase. Usano un sistema chiamato auto-attenzione, che pesa ogni parola in riferimento a ogni altra parola nella frase. Ciò rende facile per questi modelli comprendere le relazioni tra le parole, anche se sono molto distanti. Dopo aver elaborato le parole, passano le informazioni attraverso strati di feedforward per affinare la loro comprensione. La capacità di elaborare le parole in parallelo rende i trasformatori molto più veloci e potenti rispetto ai modelli precedenti.

I trasformatori possono anche tradurre in scenari "zero-shot", il che significa che possono tradurre tra coppie di lingue su cui non sono stati addestrati attingendo dai dati di addestramento su ogni singola lingua. Questo li rende flessibili e bravi a prevedere le traduzioni in numerose combinazioni linguistiche.

Modelli RNN

Le reti neurali ricorrenti (RNN) elaborano le parole in sequenza, il che significa che guardano una parola alla volta e passano le informazioni dalle parole precedenti in avanti. Questo li aiuta a capire gli schemi nel tempo, ma significa anche che hanno difficoltà con frasi lunghe perché possono "dimenticare" le parole precedenti. Poiché le RNN elaborano le informazioni passo dopo passo, sono anche molto più lente dei trasformatori e non possono gestire set di dati di grandi dimensioni. I modelli RNN sono usati raramente in quanto sono stati sostituiti da trasformatori, che sono molto più precisi ed efficienti. 

Quando usare la traduzione automatica neurale

La traduzione automatica neurale si è evoluta nel corso degli anni per adattarsi a innumerevoli casi d'uso. Ecco alcune delle sue applicazioni più comuni negli ambienti aziendali:

Comunicazione semplificata sul posto di lavoro

NMT semplifica la comunicazione tra dipendenti e reparti di aziende globali traducendo e-mail, messaggi e documenti interni. Tutti rimangono sulla stessa lunghezza d'onda, indipendentemente dalla loro provenienza o dalla lingua che parlano. È un ottimo modo per creare un team più forte e più connesso.

Assistenza clienti in tempo reale

Le aziende globali devono gestire le richieste dei clienti provenienti da ogni mercato in cui operano. NMT consente la traduzione in tempo reale delle richieste dei clienti e delle risposte dell'assistenza, consentendo alle aziende di assistere istantaneamente i clienti nelle loro lingue preferite. Le operazioni internazionali non richiedono più un team di supporto multilingue.

Principali progetti di traduzione

NMT è in grado di tradurre interi siti Web, manuali utente e altri documenti in modo più economico e veloce rispetto ai traduttori umani. Gli strumenti di traduzione AI come il Neural Machine Translation Hub di Smartling semplificano il processo, fornendo traduzioni di alta qualità in pochissimo tempo. L'hub NMT di Smartling è ideale per la localizzazione di siti Web o per l'aggiornamento di repository di contenuti multilingue.

Traduzioni di contenuti specialistici

Le traduzioni devono rispettare le rigide normative in settori sensibili come la sanità o la finanza e preservare il gergo tecnico. I sistemi NMT possono essere addestrati su dati specifici del dominio, traducendo facilmente contenuti complessi o sensibili mantenendo il significato originale.

Vantaggi della traduzione automatica neurale

L'integrazione della traduzione automatica neurale nella strategia di traduzione presenta numerosi vantaggi.

• Tempi di pubblicazione più rapidi: I motori NMT sono in grado di tradurre grandi quantità di testo quasi istantaneamente, consentendo una distribuzione più rapida delle informazioni in più lingue. 
• Risparmi sui costi: i servizi di traduzione automatica sono generalmente più convenienti della traduzione umana.
• Scalabilità migliorata: NMT è in grado di tradurre grandi volumi di testo senza un aumento proporzionale dei costi. Questa scalabilità aiuta le aziende di tutte le dimensioni a espandere la loro portata globale.
• Coerenza linguistica: La NMT utilizza termini coerenti in tutto il materiale tradotto grazie alla memoria di traduzione. Questa uniformità rafforza la voce di un marchio mantenendo la chiarezza.
• Personalizzazione: L'addestramento di motori NMT personalizzati con terminologia specifica dell'azienda produce traduzioni di qualità superiore. Inoltre, i sistemi NMT apprendono e migliorano nel tempo, migliorando continuamente l'accuratezza della traduzione.
• Accuratezza dei fatti: La NMT fornisce risultati estremamente accurati con coerenza. Sebbene gli LLM ottimizzati stiano diventando sempre più popolari, introducono la possibilità di allucinazioni che possono diminuire l'accuratezza senza un'adeguata mitigazione.
• Utilità: I modelli NMT sono facili da capire, configurare ed eseguire traduzioni per una varietà di casi d'uso.

Best practice per incorporare NMT nei flussi di lavoro

L'integrazione della traduzione automatica neurale può migliorare significativamente l'efficienza della traduzione e ridurre i costi. Queste best practice perfezioneranno il suo processo NMT:

• Selezionate un motore di traduzione automatica adatto: Non tutti i motori NMT sono ideali per ogni scenario. Valuta le opzioni in base ai prezzi, alle combinazioni linguistiche supportate, alle funzionalità di personalizzazione e alla facilità di integrazione nei tuoi sistemi esistenti. Una scelta ponderata si allineerà alle tue esigenze e al tuo budget unici.
• Sfrutta i motori ottimizzati per il dominio: Se il tuo settore si basa su una terminologia tecnica o scientifica, prendi in considerazione l'utilizzo di un motore addestrato per il tuo dominio. Se non è disponibile un motore pre-addestrato, puoi provare ad addestrarne uno personalizzato. Puoi aggiornarlo nel tempo man mano che le tue esigenze si evolvono.
• Prepara i tuoi contenuti con il pre-editing: Un testo strutturato e non ambiguo offre i migliori risultati di traduzione. Il pre-editing può ridurre gli errori e migliorare l'accuratezza della traduzione.
• Monitora e valuta la qualità della traduzione: Stabilisci un ciclo di feedback per valutare regolarmente l'output NMT. Assegna automaticamente un punteggio ai tuoi contenuti per valutare la qualità complessiva delle tue traduzioni. Quindi, seleziona un campione di questi risultati per la revisione umana per confrontare i punteggi automatizzati con gli standard linguistici. Questo metodo ti aiuta a stimare la quantità di post-editing di cui ha bisogno un testo tradotto, se presente.

Un hub centralizzato per una traduzione automatica più intelligente

Non puoi fare affidamento su una soluzione unica per scalare le tue attività di localizzazione. I motori di traduzione automatica eccellono in aree specializzate. Alcuni sono ideali per settori o domini di nicchia, mentre altri funzionano meglio con combinazioni linguistiche o tipi di contenuti specifici. Limitarsi a un unico motore significa perdere tutto il potenziale della traduzione basata sull'intelligenza artificiale.

Con la selezione automatica MT di Smartling, non devi accontentarti di una soluzione. Integrato nel nostro hub di traduzione automatica neurale, Auto Select ti dà accesso ai migliori motori come DeepL, Microsoft Translator e Google Translate, che lavorano insieme per fornire risultati rapidi, accurati e scalabili. Selezionando automaticamente il miglior motore di traduzione automatica per la coppia di contenuti e impostazioni locali, Auto Select produce traduzioni di qualità superiore del 350% per migliorare la SEO multilingue e la comunicazione del marchio.

La tecnologia di traduzione di oggi va ben oltre la semplice NMT. La prossima generazione di soluzioni di traduzione, come l'AI Translation di Smartling, sfrutta sia NMT che LLM per ottenere risultati ancora più efficienti e fluidi.

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