Nell’ultimo post abbiamo esposto quale sia la figura del traduttore e il ruolo rilevante che riveste nella società moderna. Proseguendo su questa strada, trattiamo oggi un argomento attuale e di grande importanza nel mondo delle traduzioni, ovvero la traduzione automatica. È ormai risaputo che siano facilmente reperibili online software di traduzione automatica, come per esempio Google Translate, che appaiono di immediato e semplice utilizzo e che, oltre a fornire in linea generale una traduzione più o meno accurata di un contenuto, sono in continuo aggiornamento, al fine di fornire all’utilizzatore un servizio sempre più preciso e affidabile. Un esempio concreto di tali software è rappresentato da DeepL, un nuovo traduttore online completamente gratuito, basato su un sistema di intelligenza artificiale che utilizza reti neurali in grado di mappare il linguaggio naturale. Le 26 combinazioni linguistiche disponibili sono in continua espansione e rendono DeepL uno strumento sempre più competitivo e avanzato nel settore.
Al fine di perfezionare le traduzioni che fornisce in modo automatico, DeepL si basa sulla tecnologia machine learning (letteralmente, apprendimento automatico) mediante la quale il computer memorizza i costrutti linguistici più opportuni, riutilizzandoli poi di volta in volta in un processo continuo di miglioramento e potenziamento delle traduzioni. Grazie all’utilizzo delle reti neurali è in grado di cogliere le diverse sfumature di significato presenti in un testo e di renderle nella traduzione, contestualizzando le espressioni.
Anche Google translate si avvale di tali tecnologie intelligenti per fornire “traduzioni di qualità” e, spinti dalla curiosità, abbiamo testato questi due principali software di traduzione automatica al fine di capire quale tra i due offra la traduzione migliore e, soprattutto, se DeepL sia effettivamente in grado di sostituire un traduttore reale. Per il nostro test, abbiamo proceduto nel seguente modo: innanzitutto, ci siamo avvalsi di un testo già tradotto (la pagina “Chi siamo” del nostro sito) e, dopo averne caricato il contenuto sulle due piattaforme, abbiamo confrontato la versione di Google Translate, la versione di DeepL e la nostra versione cercando di valutarle nel modo più obiettivo possibile, sottolineando dunque solo quegli errori oggettivamente non trascurabili. Di seguito riportiamo alcuni passaggi dalle tre diverse versioni:
Originale: “WE BRIDGE LANGUAGE BARRIERS”
DeepL: “SUPERIAMO LE BARRIERE LINGUISTICHE”
Google: “WE BRIDGE BARRIERE LINGUISTICHE”
NENO LS: “ABBATTIAMO LE BARRIERE LINGUISTICHE”
Osservando la traduzione di “WE BRIDGE” notiamo che DeepL ha utilizzo il verbo “superare”, scelta lessicale interessante, ma che non rende pienamente l’accezione del verbo “to bridge” in questo contesto; Google ha lasciato direttamente la lingua inglese, mentre noi abbiamo optato per il verbo “abbattere”, forse più opportuno parlando metaforicamente di “barriere”.
Originale: “..i.e. rendering written texts into audio files.”
DeepL: “..ovvero di rendering di testi scritti in file audio.”
Google: “..ovvero il rendering di testi scritti in file audio.”
NENO LS: “..vale a dire la trasformazione di documenti scritti in formato audio o video.”
La scelta di lasciare il termine “rendering” in inglese da parte di DeepL e Google Translate può essere considerata grammaticalmente corretta, tuttavia, come si nota dal nostro segmento, una traduzione del termine inglese spiega in maniera più esaustiva in cosa consiste una parte dell’offerta ai nostri clienti. L’utilizzo di termini della lingua inglese nella lingua scritta e parlata è sempre più frequente, ma in questo caso una loro traduzione aggiunge chiarezza e professionalità al testo.
Originale: “Our history, as Neno Language Services (NLS), dates back to 2007…”
DeepL: “La nostra storia, come Neno Language Services (NLS) risale al 2007..”
Google: “La nostra storia, come Neno Language Services (NLS) risale al 2007..”
NENO LS : “Neno Language Services (NLS) nasce nel 2007..”
L’utilizzo di “come” per tradurre “as” risulta fin troppo letterale; se si prosegue con la lettura del segmento, si può notare come anche il resto delle traduzioni di DeepL e Google sia, per quanto corretta, letterale e schematica. La nostra traduzione risulta più scorrevole e l’uso di una struttura discorsiva invoglia il lettore a proseguire nella lettura.
Per concludere, riportiamo una frase nella sua totalità, così da poter fare un confronto stilistico ben più completo:
| Since then, we – as NLS – have come a long way expanding our radius of action increasing the number of specialised in-house and external translation collaborators. The expansion of our language combination and fields of specialisation was obviously a natural consequence. | Da allora, come NLS, abbiamo fatto molta strada per ampliare il nostro raggio d’azione, aumentando il numero di collaboratori specializzati interni ed esterni nel settore della traduzione. L’ampliamento della nostra combinazione linguistica e dei nostri campi di specializzazione è stata ovviamente una conseguenza naturale. | Da allora, come NLS, abbiamo fatto molta strada espandendo il nostro raggio d’azione aumentando il numero di collaboratori di traduzione interni ed esterni specializzati. L’espansione della combinazione linguistica e dei campi di specializzazione è stata ovviamente una conseguenza naturale. | Tuttavia, col passare del tempo, NLS cresce e allarga il proprio raggio d’azione aumentando il numero di collaboratori specializzati in traduzioni e, di conseguenza, le combinazioni linguistiche e i campi di specializzazione. |
Da questo ultimo esempio si evince chiaramente come il traduttore automatico, per quanto spesso traduca correttamente, si limiti a svolgere un mero lavoro di trascrizione di parole da una lingua ad un’altra, senza preoccuparsi che all’interno di una stessa frase vi siano ripetizioni o che non vi sia una rielaborazione del testo per ottenere un testo target di piacevole e scorrevole lettura.
Di fatto, in tutti e tre gli esempi la traduzione eseguita da un traduttore professionista dimostra una comprensione totale del testo di partenza, che si traduce in una resa grammaticalmente e stilisticamente corretta; ma ad influenzare il risultato è soprattutto la comprensione completa del contesto, operazione che risulta possibile nella sua interezza solamente ad una persona fisica e che difficilmente potrà essere riprodotta da un software di traduzione automatica.
In conclusione, riteniamo che i software di traduzione automatica rimangano strumenti utili per semplici consultazioni o dubbi, ma il loro utilizzo andrebbe sempre affiancato a un controllo umano delle traduzioni effettuate. Insostituibile, inoltre, il rapporto tra cliente e professionista; talvolta, infatti, persino a un traduttore specializzato risulta necessario il confronto con l’autore del testo di partenza o con professionisti di uno specifico settore (ingegneri, meccanici, medici, biologi e via dicendo), consultazione non certo possibile o nemmeno considerabile da parte di una macchina.
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