Come addestrare il motore di traduzione automatica

Un motore di traduzione automatica offre molti vantaggi: i principali sono la riduzione dei tempi di traduzione e l'impiego minimo di 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.

Man mano che le tecnologie di apprendimento automatico e di apprendimento profondo diventano più intelligenti, i risultati prodotti dai motori di traduzione automatica diventano sempre più precisi. Queste tecnologie dimostrano la necessità di un'adeguata formazione dei motori di traduzione automatica per ottenere traduzioni di successo.

Ecco alcune linee guida fondamentali per addestrare i motori di traduzione e ottenere risultati di qualità.

Che cos'è un motore di traduzione automatica?

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

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

I motori di traduzione automatica abilitati dall'intelligenza artificiale utilizzano i dati per identificare correlazioni e strutture, ricavando informazioni da enormi quantità di dati per aiutarli a risolvere problemi che richiederebbero migliaia o milioni di ore di elaborazione da parte di un essere umano.

Le capacità di un motore di traduzione automatica si moltiplicano con l'aggiunta di tecnologie come il machine learning e il deep learning. Grazie a queste tecniche, i motori di traduzione sono in grado di applicare l'apprendimento automatico, migliorando continuamente i risultati che forniscono. Ma il miglioramento della qualità della traduzione dipende da una buona formazione.

Come addestrare il motore di traduzione automatica

I risultatiottimali della traduzione automatica iniziano con soluzioni tecnologiche di traduzione adeguate. Le capacità di apprendimento automatico e di apprendimento profondo devono essere sviluppate da un team di professionisti umani competenti, incaricati di supervisionarle regolarmente.

L'obiettivo dell'addestramento è che il motore fornisca traduzioni il più possibile accurate e sia in grado di adattare il testo in uscita alle preferenze dell'utente (ad esempio, terminologia, tono e preferenze stilistiche specifiche).

L'addestramento di un motore di traduzione automatica può essere riassunto in queste quattro fasi:

1. Incorporazione dei dati di base

L'ingrediente base e combustibile per l'addestramento di un motore consiste nell'introdurre dati sotto forma di esempi di frasi tradotte dalla lingua di partenza a quella di arrivo.

A questo punto, è fondamentale che i dati immessi nel sistema di IA siano di alta qualità e a questo scopo esiste un mercato di dati disponibili per la formazione.

Software open-source come ECO di Pangeanic, insieme a esperti di NLP (Natural Language Processing), hanno permesso alle organizzazioni di creare i propri processi di intelligenza artificiale e traduzione automatica.

Anche l'uso di dati diversi dal testo è una possibilità per l'addestramento, ma i dati di immagini e video devono essere etichettati correttamente quando vengono incorporati nel processo di addestramento. È fondamentale creare un processo di annotazione e segmentazione dei dati compatibile.

I dati vocali sono un altro tipo di dati che possono essere utilizzati per l'addestramento di un motore di traduzione automatica. Si tratta di un processo specifico, poiché i sistemi di riconoscimento vocale automatico richiedono grandi quantità di dati audio di alta qualità registrati in numerosi contesti e ambienti. La tecnologia di traduzione automatica di Pangeanic dispone delle risorse necessarie per fornire set di dati audio personalizzati che rispondono a requisiti specifici quali età, accento, lingua, profilo del parlante, soggetto e rumore di fondo.

2. Pulizia e normalizzazione dei dati

Dopo la raccolta dei dati grezzi, è necessario procedere alla pulizia dei dati sporchi e alla normalizzazione dei dati. Questo processo include, ad esempio, l'utilizzo di virgolette corrette per entrambe le lingue. Da questo momento in poi, il motore di traduzione può essere alimentato con i dati appropriati.

ECO pulisce automaticamente i dati quando invia i file da addestrare e richiede solo che i dati siano nel formato di traduzione standard basato su XML chiamato TMX (Translation Memory Exchange), una memoria di traduzione. L'utilizzo dello standard TMX garantisce la compatibilità e la facile integrazione con piattaforme di traduzione automatica come ECO.

3. Possibilità di analisi del sentiment

Le tecnologie sempre più avanzate consentono ai motori di traduzione di analizzare il sentiment dei testi, ossia di comprendere e tenere conto del vero significato di un testo o dell'intenzione del parlante durante la traduzione. A questo scopo, vengono combinati l'apprendimento automatico e la PNL. Gli strumenti di traduzione possono ora valutare il tono dei messaggi e considerare le loro vere intenzioni.


Quando si analizzano documenti e testi (presi, ad esempio, dai social network) per determinare il sentiment o le opinioni degli utenti, questi testi vengono classificati (positivi, negativi o neutrali) ed etichettati per migliorare la qualità dei risultati di traduzione.

4. Manutenzione

L'addestramento di base può durare giorni e misure come il "criterio di arresto" consentono al motore di verificare automaticamente quando ha smesso di imparare qualcosa di nuovo. Questo permette di interrompere l'addestramento, per non perdere tempo. Inoltre, nel caso di specializzazione dei modelli per un dominio specifico, l'addestramento verrà eseguito con i dati disponibili e, a seconda di quanto il modello deve essere specializzato, verrà applicato un addestramento più aggressivo o più conservativo.

Oltre alla formazione iniziale, per ottenere i migliori risultati è necessario un processo di formazione continua.

Piattaforme come ECO, nella sua nuova versione 2, hanno il vantaggio di consentire agli utenti di allenare 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

È consigliabile lavorare con grandi quantità di dati per garantire la qualità della traduzione. Questa è, in parte, una delle sfide per la traduzione delle "lingue minoritarie". Pangeanic offre grandi quantità di dati scalabili grazie al suo enorme archivio di 10 miliardi di dati allineati, che consente di addestrare in modo scalabile i motori di traduzione automatica, garantendo una maggiore qualità della traduzione. Inoltre, personalizziamo i nostri servizi per ogni set di dati utilizzato per addestrare l'intelligenza artificiale del motore di traduzione automatica di ogni cliente.

2. Qualità dei dati

La quantità non è tutto. Per una formazione efficace della tecnologia di traduzione è necessario che i dati siano della massima qualità possibile e che appartengano al dominio desiderato, cioè che utilizzino la terminologia corretta.

Ecco perché noi di Pangeanic forniamo segmenti paralleli puliti dal nostro ampio database per fornire i 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

Il team di esperti di Pangeanic fornisce una consulenza adeguata alle esigenze di ciascun cliente. A tal fine, combiniamo il nostro team di esperti di scienza dei dati, linguisti, sviluppatori e risorse umane per ottenere dati di qualità che possono essere gestiti con successo.

Con oltre 20 anni di esperienza nel settore dei servizi linguistici e come sviluppatori NLP dal 2009, i nostri clienti si affidano a noi per valutare ogni progetto con precisione e attenzione. I nostri linguisti professionisti gestiscono la raccolta dei dati seguendo un flusso di lavoro specifico, adattato alle esigenze di ogni cliente. Tutti i dati di Pangeanic sono scalabili, accurati e generati dall'uomo - una caratteristica fondamentale per qualsiasi progetto di machine/deep learning di successo, poiché i dati generati dall'uomo contengono meno "rumore" rispetto all'allineamento delle traduzioni sul web (scraping) o al crowdsourcing.

In qualità di sviluppatori di sistemi di traduzione automatica, siamo consapevoli degli effetti negativi che dati di scarsa qualità possono avere sugli algoritmi. Abbiamo piena fiducia nei nostri dati e nella nostra vasta esperienza nei servizi di controllo della qualità della traduzione. Volete saperne di più sul motore di traduzione automatica più adatto alla vostra azienda? Contattateci per discutere di come il nostro sistema ECO possa adattarsi al meglio alle vostre esigenze.