La traduzione automatica

La traduzione automatica

Oggi è possibile ottenere in simultanea e in tempo reale la traduzione di un discorso in moltissime lingue grazie a sistemi di traduzione automatica, ma ovviamente non è sempre stato così.

L’evoluzione della traduzione automatica è un po’ come lo sviluppo di un piccolo robot che impara a parlare e capire sempre meglio le lingue umane.

All’inizio, questo robot era molto semplice e faceva molti errori. Con il tempo, è diventato sempre più bravo, proprio come un bambino che cresce e impara a parlare meglio.


Ripercorriamo in breve questa storia

Anni ’50 e ’60 – I primi passi: Immagina un robot appena costruito che sta imparando le prime parole. All’inizio, la traduzione automatica era molto basilare. Traduceva parola per parola, come un bambino che impara a parlare unendo singole parole senza capire bene il contesto.

Anni ’70 e ’80 – Crescita lenta: Il robot inizia a capire un po’ di più. Qui, i sistemi di traduzione hanno iniziato a usare regole grammaticali per mettere insieme le parole. Ma era ancora un po’ rigido, come un bambino che parla con frasi semplici.

Con questo approccio, i traduttori automatici funzionano in modo simile a un burocrate molto scrupoloso che segue un manuale di istruzioni dettagliatissimo. Ogni lingua ha il suo set di regole per grammatica, sintassi e morfologia, e il traduttore automatico deve conoscere queste regole per entrambe le lingue (sorgente e destinazione) per poter fare la traduzione.

Si pensi a un esempio pratico: Se voglio tradurre la frase inglese “The cat sits on the mat” in italiano, con il metodo basato su regole il sistema:

  1. Identifica le singole parti del discorso: “The” (articolo), “cat” (sostantivo), “sits” (verbo), “on” (preposizione), “the” (articolo), “mat” (sostantivo).
  2. Applica le regole della lingua inglese per comprendere la struttura della frase.
  3. Utilizza le regole sintattiche della lingua italiana per costruire la frase equivalente: “Il gatto si siede sulla stuoia”.

Questo metodo richiede un vasto insieme di regole grammaticali e lessicali per entrambe le lingue e potrebbe non gestire bene le eccezioni o le espressioni idiomatiche.

Anni ’90 – Nuove scoperte: Il robot diventa adolescente e inizia a capire meglio le lingue. In questo periodo, si sono sviluppati metodi statistici: il sistema guardava tanti esempi di testi già tradotti per imparare a tradurre meglio.

Nella traduzione basata su esempi, il sistema trova una frase simile nella lingua di destinazione che è già stata tradotta e usa quella come modello. È un po’ come avere una collezione di frasi pre-tradotte in archivio da cui cercare quella giusta.

La traduzione automatica statistica si basa su probabilità. Costruisce un modello matematico che calcola la probabilità che una particolare combinazione di parole in una lingua corrisponda a una particolare combinazione di parole nell’altra lingua.

Ad esempio, se la frase “The cat sits on the mat” deve essere tradotta e il sistema ha a disposizione milioni di esempi di frasi inglesi e le loro traduzioni in italiano, esso calcolerà quali parole e frasi sono più propense a comparire insieme. Quindi potrebbe determinare che “sits on the” e “si siede sulla” corrispondano spesso l’una all’altra e procedere alla creazione della frase tradotta “Il gatto si siede sulla stuoia”.

Dopo il 2010Intelligenza artificiale: Il robot è ormai adulto e molto intelligente. Grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, la traduzione automatica ora può capire e tradurre le lingue quasi come un essere umano. Usa enormi quantità di testi per imparare sempre di più.

La Traduzione automatica neurale (NMT) utilizza reti neurali artificiali, in particolare le architetture Long Short-Term Memory (LSTM) e Transformer, per modellare intere frasi assicurando una migliore coerenza contestuale e sintattica rispetto ai sistemi precedenti.

La NMT si avvale di reti neurali artificiali per la traduzione, assomigliando in qualche modo alle complesse reti di neuroni nel cervello umano. Le reti neurali sono addestrate su enormi quantità di dati bilingui e imparano a prevedere la probabilità di una sequenza di parole nella lingua di destinazione.

Prendiamo ancora la frase “The cat sits on the mat” come esempio. La NMT la tratterebbe come un’intera unità piuttosto che come pezzi separati. Essa tiene conto del contesto generale della frase per produrre una traduzione che non solo sostituisce parola per parola, ma cattura anche il tono, lo stile e la fluidità della frase. La frase risultante potrebbe essere “Il gatto è seduto sulla stuoia”, una forma che suona più naturale in italiano grazie alla comprensione contestuale della rete neurale.

Il robot oggi è diventato un esperto di lingue. Può tradurre molto velocemente e con grande precisione, anche se a volte fa ancora qualche errore.

Uno degli algoritmi più utilizzati per la traduzione automatica neurale è l’Encoder-Decoder. Questo modello utilizza due reti neurali: un’Encoder che converte la frase di origine in una rappresentazione vettoriale e un Decoder che genera la frase tradotta a partire da questa rappresentazione vettoriale. Durante l’addestramento, l’Encoder-Decoder viene addestrato per massimizzare la probabilità di generare la frase di traduzione corretta a partire dalla frase di origine.

Ci sono molte varianti dell’Encoder-Decoder, ma una delle più popolari è l’Encoder-Decoder trasformazionale, o Transfomer. Questo modello utilizza meccanismi di attenzione per focalizzare l’attenzione sulle parole più rilevanti durante la traduzione. Questo approccio ha dimostrato performances migliori rispetto alle versioni precedenti, soprattutto nel caso di lunghe frasi o frasi complesse.

Approfondisci il funzionamento degli algoritmi Encoder-Decoder leggendo l’articolo:
Il potere di astrazione dell’AI: l’autoencoding

Leggi anche
Il Transformer, la rete neurale che presta attenzione

Risorse utili

Google Translate: È come il robot più popolare. Conosce tantissime lingue e può tradurre testi, siti web, e persino quello che dici al telefono.

Microsoft Translator: Questo è un altro robot molto intelligente. Funziona bene sia per testi scritti che per conversazioni vocali.

DeepL Translator: Immagina un robot che è un po’ più specializzato. DeepL è conosciuto per fare traduzioni molto accurate e naturali, soprattutto con lingue europee.

Yandex Translate: Questo robot è molto bravo soprattutto con le lingue russe e quelle dell’Europa dell’Est.

Bing Translator: Anche Bing ha il suo robot traduttore, simile a Google e Microsoft, utile per tradurre testi e pagine web.

Babylon Translator: molto utile per traduzioni rapide di parole e frasi.

Reverso: Questo è un robot che è anche un po’ come un insegnante. Oltre a tradurre, ti mostra esempi di come vengono usate le parole e le frasi in contesti diversi.

PROMT Online Translator: È un robot che lavora bene con documenti e testi un po’ più lunghi, offrendo anche opzioni per personalizzare la traduzione.