Come addestrare il motore di traduzione automatica

La tecnologia di traduzione attraverso un motore di traduzione automatica offre molteplici vantaggi a chi la applica, i principali dei quali sono la riduzione dei tempi di traduzione e la minimizzazione delle risorse umane.

Secondo Mordor Intelligence, il valore del mercato dei motori di traduzione è destinato a crescere a un tasso annuo del 7,1%, passando da 153,8 milioni di dollari nel 2020 a 230,67 milioni di dollari nel 2026.

Con l'avanzamento delle tecnologie legate al campo dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo, i risultati ottenuti attraverso un motore di traduzione automatica stanno diventando sempre più accurati. Queste tecnologie implicano, a loro volta, la necessità di addestrare il motore di traduzione automatica per ottenere traduzioni di successo.

Per questo motivo, abbiamo delineato alcune linee guida fondamentali per l'addestramento dei motori di traduzione e per ottenere risultati di qualità nella traduzione.

Che cos'è un motore di traduzione automatica?

Un motore di traduzione automatica in un software in grado di tradurre testi da una lingua di partenza a una lingua di arrivo.

L'incorporazione dell' intelligenza artificiale in queste tecnologie ne ha aumentato l'accuratezza. Di conseguenza, sono ora in grado di analizzare enormi quantità di dati e di trasformarli in informazioni per generare traduzioni accurate, anche a livello semantico e di intenzione del parlante.

In questo modo, il motore di traduzione automatica alimentato dall'intelligenza artificiale utilizza i dati per identificare correlazioni e strutture, traendo spunti da enormi quantità di dati per risolvere problemi che richiederebbero migliaia o milioni di ore di lavoro umano.

Le capacità di un motore di traduzione automatica sono a loro volta moltiplicate dall'aggiunta di tecnologie come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo. Grazie a queste tecniche, i motori di traduzione sono in grado di applicare l'apprendimento automatico, migliorando continuamente i risultati che forniscono. Per migliorare la qualità della traduzione, tuttavia, è necessario un addestramento.

Come addestrare il motore di traduzione automatica

La traduzione automatica inizia con una soluzione tecnologica di traduzione adeguata, dotata di capacità di apprendimento automatico e di apprendimento profondo e sviluppata da un team di professionisti umani che la supervisionano.

L'obiettivo dell'addestramento sarà quello di far sì che il motore fornisca le traduzioni più accurate possibilie, a sua volta, sia in grado di adattare il testo risultante alle preferenze degli utenti (tra cui, ad esempio, la terminologia specifica, il tono e le preferenze stilistiche).

L'addestramento di un motore di traduzione automatica può essere riassunto in almeno 4 fasi:

1. Inclusione dei dati di base

L'ingrediente di base e il carburante per l'addestramento di un motore consiste nell' immissione di dati sotto forma di frasi di esempio tradotte dalla lingua di partenza alla lingua di arrivo in cui vengono tradotti i testi.

A questo punto è essenziale che i dati immessi nel sistema di IA siano di alta qualità. A tal fine, è disponibile un data mart per l'addestramento.

Inoltre, proprio la disponibilità diffusa di software open source come ECO di Pangeanic, insieme a personale esperto di PLN (Natural Language Processing), ha accelerato la possibilità per qualsiasi organizzazione di creare i propri processi di intelligenza artificiale e traduzione automatica.

È anche possibile avere dati diversi dai testi. Da un lato, i dati di immagini e video devono essere etichettati per poter essere incorporati nel processo di formazione. Ciò richiede la creazione di una segmentazione dei dati di annotazione ed etichettatura compatibile.

Allo stesso tempo, è possibile incorporare anche i dati vocali. Si tratta di un processo specifico, poiché i sistemi di riconoscimento automatico del parlato richiedono grandi quantità di dati audio di alta qualità registrati in numerosi contesti e ambienti. Pertanto, la tecnologia di traduzione automatica di Pangeanic dispone delle risorse necessarie per fornire set di dati audio personalizzati che rispondono a requisiti specifici quali l'età, l'accento, la lingua, il profilo del parlante, il soggetto e anche il rumore di fondo.

2. Pulizia e standardizzazione dei dati

Dopo la raccolta dei dati grezzi, è necessaria una pulizia dei dati sporchi e una normalizzazione. Questo processo include, ad esempio, l'utilizzo di virgolette corrette per entrambe le lingue. Da questo momento in poi, è possibile alimentare il motore di traduzione automatica con i dati appropriati.

Nel caso di ECO, la pulizia viene effettuata automaticamente quando si inviano i file per l'addestramento e richiede solo che i dati siano nel formato di traduzione standard basato su XML chiamato TMX (Translation Memory Exchange), che rappresenta una memoria di traduzione .

3. Possibilità di analisi del sentiment

Tecnologie sempre più avanzate consentono ai motori di traduzione di analizzare il sentiment dei testi, ossia di comprendere e tenere conto nella traduzione del vero significato di un testo o dell'intenzione di chi parla. Ciò avviene combinando l'apprendimento automatico e la PLN.

In questo senso, è possibile analizzare documenti e testi (presi, ad esempio, dai social network) per determinare il sentiment o le opinioni degli utenti. Queste vengono classificate (positive, negative o neutre) e etichettate per tenerne conto e migliorare la qualità dei risultati di traduzione.

4. Manutenzione

L'addestramento di base può durare giorni. In questo senso, esistono misure automatiche, come il criterio di stop, che permettono di controllare quando il modello ha un periodo di fasi senza apprendere nulla di nuovo e consente di interrompere l'addestramento risparmiando tempo. Inoltre, nel caso di modelli specializzati per un dominio specifico, l'addestramento verrà effettuato con i dati disponibili e, a seconda di quanto il modello debba essere specializzato, verrà applicato un addestramento più aggressivo o più conservativo.

Al di là della formazione iniziale, il raggiungimento dei migliori risultati dipende dal mantenimento di un processo di formazione continua .

Piattaforme come ECO, nella sua nuova versione 2, hanno il vantaggio di consentire agli utenti di addestrare il motore in modo privato, semplice e intuitivo, migliorando continuamente i risultati.

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Suggerimenti per migliorare la qualità della traduzione automatica

1. Quantità di dati

Per garantire la qualità della traduzione, è consigliabile disporre di grandi quantità di dati. Questa è, in parte, una delle sfide per la traduzione di lingue considerate più minoritarie.

In questo senso, Pangeanic può offrire grandi quantità di dati scalabili grazie al suo enorme archivio di 10 miliardi di dati allineati. Offre inoltre soluzioni personalizzate basate sull'uomo per i set di dati utilizzati per addestrare l'intelligenza artificiale del motore di traduzione automatica.

2. Qualità dei dati

La quantità non è tutto. Una formazione di successo nella tecnologia di traduzione richiede la massima qualità possibile dei dati nel dominio desiderato e la terminologia corretta.

Per questo motivo, Pangeanic fornisce segmenti puliti e paralleli dal nostro ampio database e dai nostri servizi di traduzione on-demand. Inoltre, tutti i dati tradotti sono sottoposti a rigorosi controlli e verifiche di qualità per garantire che siano puliti e validi per il corretto addestramento dei motori di traduzione automatica.

3. L'importanza del team umano

La consulenza dei professionisti di Pangeanic ci permette di adattarci alle esigenze specifiche di ogni progetto di traduzione. Per farlo, disponiamo della combinazione perfetta di esperti di scienza dei dati, linguisti, sviluppatori e risorse umane per ottenere dati di qualità e gestirli con successo.

I nostri oltre 20 anni di esperienza nei servizi linguistici e come sviluppatori di PLN dal 2009 ci permettono di valutare attentamente ogni progetto. In questo modo, creiamo un insieme specifico di regole attraverso le quali i nostri linguisti professionisti gestiscono la raccolta dei dati. Inoltre, tutti i dati Pangeanic sono scalabili, accurati e adattati alle esigenze specifiche di ogni cliente.

In questo senso, i dati umani sono la chiave del successo di qualsiasi progetto di machine/deep learning, in quanto garantiscono molto meno rumore rispetto all'allineamento delle traduzioni web (scraping) o al crowdsourcing.

Inoltre, in quanto sviluppatori di sistemi di traduzione automatica, comprendiamo gli effetti che dati di scarsa qualità possono avere su qualsiasi algoritmo e abbiamo piena fiducia nei processi umani scalabili combinati con la nostra vasta esperienza nel controllo di qualità dei servizi di traduzione .

Volete saperne di più sulla possibilità di incorporare un motore di traduzione automatica nei vostri sforzi di traduzione? Contattateci e parliamo di come il nostro sistema ECO possa essere adattato alle vostre esigenze.