DeepL AI per traduzione lingue

DeepL AI per traduzione lingue

Esploriamo DeepL AI per traduzione lingueper la traduzione automatica: come funziona e quanto è accurato

DeepL è uno dei principali portali di traduzione automatica al mondo. Scopriamo come funziona, i suoi pro e contro e come utilizzarlo per ottenere le massime prestazioni ed efficienza.

La promessa di consentire una comunicazione efficiente e accurata tra le lingue è stata una forza trainante dietro lo sviluppo della traduzione automatica (MT -Machine Translation). Ciò che è iniziato come un tentativo sperimentale negli anni ’50 (la traduzione è stata una delle prime applicazioni della potenza di calcolo) è diventato uno strumento di produttività praticabile nel 21° secolo.

Oggi, gli strumenti di traduzione automatica basati sull’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando le operazioni commerciali globali. Uno dei principali fornitori di MT è DeepL, un fornitore di tecnologia di traduzione automatica neurale (NMT) con sede in Germania. In questa guida, esploreremo il funzionamento di DeepL, i suoi pro e contro e le best practice per utilizzarlo in progetti di traduzione professionale.

Che cosa è DeepL AI per traduzione lingue? Una breve panoramica
DeepL è stata fondata nel 2009 in Germania come Linguee, un dizionario online, con l’obiettivo di creare un sistema di traduzione automatica neurale in grado di produrre traduzioni di qualità molto più elevata rispetto alla tradizionale traduzione automatica statistica (SMT).

Gli ingegneri di DeepL hanno applicato la più recente tecnica di deep learning (da cui il nome dell’azienda) per addestrare i modelli sui dati esistenti nel database di Linguee.

Dal 2017, DeepL è diventato estremamente popolare: più di un miliardo di persone hanno utilizzato i suoi servizi fino ad oggi. Fornisce supporto per 28 lingue , con 650 possibili combinazioni di traduzione.

Gli utenti possono scegliere tra la versione gratuita e quella a pagamento di DeepL, e tra l’interfaccia web e il traduttore autonomo. La versione gratuita è adatta all’uso personale, mentre quella a pagamento offre più funzionalità per le aziende.

DeepL non è più solo un servizio di traduzione, però. Ora ha anche provato l’intelligenza artificiale concentrandosi sulla generazione di testo. La sua offerta più recente, DeepL Write, lanciata all’inizio del 2023, mira a diventare un assistente di scrittura in inglese e a superare rivali come Grammarly.

Come funziona DeepL AI per traduzione lingue?
Non tutte le traduzioni automatiche sono create uguali e, nel tempo, i sistemi sono diventati sempre più sofisticati. Fino al 2016, i sistemi di traduzione automatica erano basati su regole, che si basavano su numerose regole create manualmente, o statistici, che traducevano in base a corpora multilingue (grandi quantità di testi paralleli), in modo basato su parole o frasi, alla ricerca di modelli statistici.

Oggigiorno, la maggior parte dei sistemi MT tradizionali utilizza reti neurali. Questo è chiamato traduzione automatica neurale , una forma di apprendimento end-to-end in cui la rete neurale del programma tiene conto dell’intera frase di input a ogni passaggio quando genera la frase di output, anziché di poche parole su entrambi i lati del termine tradotto.

DeepL è un esempio di sistema NMT: grazie agli algoritmi di apprendimento profondo, produce traduzioni più simili a quelle umane di quelle generate dai motori MT statistici. La sua architettura di rete gli consente inoltre di apprendere da grandi quantità di dati e di adattarsi a nuovi contesti.

Analisi delle funzionalità di DeepL AI per traduzione lingue
Come accennato in precedenza, il punto di forza di DeepL risiede nel suo sistema NMT, che gli consente di produrre traduzioni più accurate e naturali rispetto ai tradizionali metodi di traduzione automatica statistica. Diamo un’occhiata ad alcune delle sue capacità più importanti:

• Supporto multilingua: DeepL supporta le traduzioni tra un’ampia gamma di lingue, tra cui inglese, spagnolo, francese, tedesco, cinese, giapponese e molte altre. Gli utenti possono tradurre senza problemi il testo tra diverse coppie di lingue senza la necessità di strumenti separati.
• Consapevolezza del contesto: il motore AI impiegato da DeepL può comprendere il contesto del testo di input, puntando a garantire che le traduzioni siano più accurate dal punto di vista contestuale e mantengano il significato previsto. Ciò può essere utile quando si ha a che fare con espressioni idiomatiche e frasi complesse.
• Qualità della traduzione: DeepL è noto per la qualità della sua traduzione per alcune coppie di lingue, che è molto apprezzata dagli utenti. La sua capacità di cogliere il contesto e fornire traduzioni precise è apprezzata sia dai professionisti che dagli appassionati di lingue.
• Plugin di traduzione e app desktop: DeepL offre plugin per browser che possono essere integrati con varie applicazioni, tra cui Microsoft Office, facilitando la traduzione diretta del testo senza uscire dal programma in uso; in alternativa, è possibile scaricare la sua app desktop nei sistemi operativi più diffusi.
• Funzionalità di traduzione dei documenti: oltre alla traduzione del testo, DeepL consente agli utenti di caricare interi documenti da tradurre, offrendo una funzionalità utile per privati ​​e aziende che lavorano con contenuti multilingue.
• Privacy dei dati: con sede in Germania, DeepL è soggetta alle leggi sulla protezione dei dati dell’Unione Europea. Sebbene l’azienda non dica molto su come vengono gestiti i dati nello strumento di traduzione automatica gratuito di DeepL, chiarisce che tutti gli abbonati a DeepL Pro possono usufruire di una connessione sicura e crittografata per tutte le traduzioni e che i dati non vengono archiviati sui loro server una volta completata la traduzione.
• Integrazione API: DeepL offre un’API che consente agli sviluppatori di integrare i propri servizi di traduzione nelle loro applicazioni, siti web o servizi, offrendo agli utenti finali un’esperienza di traduzione fluida.

Quali sono i principali concorrenti di DeepL AI per traduzione lingue?
L’universo degli strumenti di traduzione automatica è vasto e variegato. Oltre a DeepL, alcuni dei provider di traduzione automatica più noti includono:

Google Traduttore
Lanciato nel 2006, Google Translate è passato da un modello statistico a uno NMT nel 2016, pochi mesi prima del lancio di DeepL.

Supporta oltre 133 lingue ed è gratuito (tranne per l’utilizzo dell’API per tradurre il tuo sito web o se superi i 500.000 caratteri al mese). La sua interfaccia altamente accessibile e il design intuitivo lo rendono una scelta popolare per gli utenti occasionali. Inoltre, può tradurre interi siti web, immagini e discorsi.

Systran Traduttore
Fondata nel 1968, Systran è stato il primo software MT commerciale sul mercato. Systran è anche l’unica azienda con un ecosistema open source per la traduzione automatica neurale e l’apprendimento di sequenze neurali: OpenNMT .

Systran Translate supporta oltre 50 lingue e gli utenti possono aggiungere i propri glossari, dizionari e corpora per personalizzare il risultato.

Traduttore Microsoft
Integrato in Bing (il motore di ricerca di Microsoft) e come funzione integrata nelle applicazioni di Microsoft Office, Microsoft Translator è stato lanciato nel 2009 e si basa sulla più recente tecnologia di reti neurali con un modello basato sull’attenzione.

Oggigiorno, è disponibile anche come app mobile autonoma per dispositivi iPhone e Android. Supporta oltre 100 lingue e consente la traduzione vocale e testuale.

Amazon Traduttore
Uno dei più giovani attori del settore, Amazon Translate è stato rilasciato nel 2017. Utilizza un motore di traduzione automatica neurale e ha raggiunto livelli di prestazioni impressionanti nella sua breve durata.

Gli utenti devono avere un account AWS per accedere alla gamma di funzionalità offerte da Amazon Translate, tra cui personalizzazione (terminologia e dati paralleli), codifica della terminologia e traduzione in batch (Amazon S3), per citarne solo alcune.

Traduzione automatica Tencent
Tencent Machine Translation (TMT) è uno dei nuovi arrivati ​​sul mercato. Attualmente supporta 10 lingue e combina modelli di traduzione automatica neurale e statistica.

Tencent Machine Translation si distingue in particolar modo per le sue capacità in lingua cinese, avendo ottenuto i punteggi più alti mai ottenuti nelle valutazioni umane per la traduzione dall’inglese al cinese e i punteggi più alti nelle valutazioni automatiche per la traduzione dal cinese all’inglese.

DeepL vs Google Translate: qual è il migliore?
DeepL è meglio di Google Translate? La risposta a questa domanda, come a qualsiasi altra cosa, dipende dal contesto e dalle esigenze specifiche dell’utente. In generale, DeepL è spesso visto come un motore MT più accurato di Google Translate.

Detto questo, presenta alcune limitazioni: la selezione delle lingue di DeepL è più limitata rispetto a quella di Google e per accedere alla sua gamma completa di funzionalità, come la traduzione completa del documento che mantiene la formattazione originale o la possibilità di scegliere tra registro formale e informale, è necessario un account premium.

Una funzionalità offerta da DeepL che gli utenti non possono ottenere da Google Translate è la possibilità di cliccare su qualsiasi parola tradotta nella casella di output per visualizzare rapidamente traduzioni alternative. Se selezioni una traduzione diversa da quella suggerita da DeepL, il resto del testo verrà automaticamente aggiornato per riflettere la tua scelta.

Per quanto riguarda la sicurezza, nel caso delle loro versioni gratuite, sia Google Translate che DeepL conservano la cronologia del testo che traduci. DeepL Pro, al contrario, offre standard di protezione dei dati leader a livello mondiale e l’eliminazione dei tuoi testi immediatamente dopo la traduzione. Ciò lo rende particolarmente adatto per contenuti sensibili.

Nel complesso, entrambi i provider offrono soluzioni utili per la traduzione automatica. Se stai solo cercando uno strumento di traduzione economico e facile da usare con un’ampia gamma di opzioni linguistiche che non devi personalizzare, allora Google Translate potrebbe essere la scelta migliore. D’altro canto, se hai bisogno di traduzioni altamente accurate che puoi personalizzare e devi essere sicuro che i tuoi dati siano protetti, allora DeepL è probabilmente la scelta migliore.

Valutazione dell’accuratezza e delle prestazioni di DeepL AI per traduzione lingue
Stabilire l’accuratezza di un motore di traduzione automatica può essere notoriamente impegnativo. I risultati variano a seconda delle coppie di lingue coinvolte, dei tipi di testi che stai traducendo (un documento finanziario altamente tecnico non è la stessa cosa di un post di blog) e del livello di personalizzazione di cui hai bisogno.

Inoltre, poiché il linguaggio è dinamico e fattori come il significato inteso dall’autore non possono essere misurati, l’accuratezza assume una definizione relativa. Ad esempio, le aspettative di accuratezza grammaticale e di punteggiatura per un romanzo saranno diverse da quelle per un post sui social media.

Detto questo, in base al sentimento generale sul web , gli utenti segnalano che DeepL tende a essere piuttosto accurato, soprattutto quando si tratta di coppie di lingue europee. Gli esperimenti di DeepL lo confermano. Tuttavia, poiché il modo in cui l’azienda presenta i dati potrebbe potenzialmente essere visto come distorto, un indicatore più affidabile di accuratezza è il feedback degli utenti, che tende a essere positivo, principalmente in termini di:

• Interpretazione ed equivalenza di modi di dire e slang
• Naturalezza
• Traduzioni sensibili al registro

Alla fine, ogni utente dovrà prendere la propria decisione dopo aver provato le prestazioni di DeepL nei propri casi d’uso. La buona notizia è che la versione gratuita ti consente di fare proprio questo senza sostenere alcun costo.

Pro e contro di DeepL AI per traduzione lingue
I sistemi di traduzione automatica neurale come DeepL aprono un mondo di possibilità. Come uno dei principali fornitori di tecnologia NMT, DeepL può essere:

• Abbastanza accurato: riesce a comprendere il contesto più ampio di parole e frasi per produrre traduzioni più accurate e fluide e migliorare nel tempo.
• Rapido da apprendere: è possibile addestrare le reti neurali rapidamente tramite processi automatizzati, a differenza dei metodi costosi e in gran parte manuali richiesti dalla MT convenzionale.
• Flessibile e semplice da integrare: tramite API, estensioni e plugin, è possibile integrarlo nella maggior parte dei browser o software e applicarlo a numerosi formati di file di contenuto.
• Personalizzabile: solitamente è possibile personalizzare l’output di DeepL tramite database terminologici, glossari specifici del marchio e altre fonti di dati per migliorare i risultati.
• Conveniente: come qualsiasi altro motore NMT, DeepL consente traduzioni estremamente accurate e veloci a una frazione del costo.
• Scalabile: quando la tua traduzione deve essere ampliata, DeepL può aiutarti a soddisfare facilmente l’aumento della domanda.

Detto questo, nonostante lo sviluppo di DeepL abbia raggiunto grandi vette, difficilmente un motore di traduzione automatica sarà mai perfetto e DeepL ha ancora molta strada da fare prima di raggiungere la precisione umana.

Quanto DeepL continuerà a migliorare nei prossimi anni resta da vedere ed è difficile da prevedere. Per ora, è ancora al di sotto delle competenze di livello umano come:

• Fare domande
• Comprendere il contesto
• Identificazione degli errori nel testo di origine
• Catturare l’ironia
• Tradurre in modo creativo
• Fare scelte ponderate
• Fare ricerca
• Osservare la coerenza
• Garantire la completezza
• Omettere o includere deliberatamente informazioni
• Aggiungere glosse o note

Sebbene la capacità dei motori di traduzione automatica di gestire questo tipo di attività sia ancora limitata, è probabile che la post-editing manuale rimanga una parte essenziale di qualsiasi flusso di lavoro di traduzione nel prossimo futuro.

Utilizzo di DeepL per la traduzione professionale: best practice
Quando si usa DeepL per la traduzione automatica, è importante attenersi ai casi d’uso in cui è possibile ottenere il massimo senza compromettere la qualità. Questi includono:

• Contenuti a bassa visibilità o a basso traffico , come promemoria interni, piè di pagina di siti web, e-mail, post sui social media per l’analisi dei sentimenti, ecc.
• Contenuti tecnici ripetitivi che devono essere solo fruibili, come i manuali di istruzioni: se possibile, fai in modo che un traduttore umano modifichi questi contenuti in seguito, per evitare problemi di esperienza utente.
• Contenuti a basso rischio che non devono essere completamente accurati o rispettare normative complesse: un buon esempio sono i contenuti generati dagli utenti, come le recensioni di prodotti, per i quali i consumatori in genere non si aspettano un’elevata qualità.
• Contenuti rapidamente deperibili , come messaggi di supporto tramite chat o e-mail, richieste dei clienti, ecc.
• Grandi quantità di contenuti con tempi di consegna rapidi, come centinaia di descrizioni di prodotti che devono essere pubblicate rapidamente.
• Contenuti aggiornati frequentemente : pensa agli aggiornamenti delle funzionalità e delle informazioni.

La maggior parte di questi casi d’uso richiederà un leggero post-editing di traduzione automatica (MTPE) per garantire accuratezza e chiarezza; potresti anche cavartela utilizzando l’output grezzo se il contenuto non è di importanza critica.

Altri tipi di contenuti che richiedono un livello di accuratezza più elevato richiederanno un post-editing più dispendioso in termini di tempo. Tra questi, troviamo:

• Titoli dei prodotti: sono molto informativi e concisi, tendono a contenere nomi propri e parole polisemiche e l’ordine delle parole è solitamente relativamente libero, il che può causare ambiguità.
• Le traduzioni tra coppie di lingue con sintassi diversa, come ad esempio il giapponese e lo spagnolo, comportano un riordino di parole e frasi che rende le frasi ben formate più difficili da tradurre per i motori di traduzione automatica.
• Contenuti di media visibilità che incidono sull’esperienza del cliente: basi di conoscenza, FAQ, avvisi, ecc. devono essere il più accurati possibile per soddisfare l’obiettivo di un’assistenza clienti efficiente.
• Meta informazioni SEO back-end: alcuni elementi SEO, come i testi alternativi e le didascalie delle immagini, hanno scarsa visibilità ma necessitano di ottimizzazione tecnica, ad esempio parole chiave nella lingua di destinazione, per migliorare il posizionamento nei risultati di ricerca.

Come sfruttare al meglio DeepL con la tecnologia di traduzione
La moderna tecnologia di traduzione, come le piattaforme di localizzazione, è diventata un abilitatore di sforzi di espansione globale efficienti, rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono, traducono e distribuiscono contenuti multilingue. Questi strumenti semplificano l’intero processo dall’inizio alla fine.

La maggior parte di queste soluzioni integra anche motori di traduzione automatica, consentendo agli utenti di convertire rapidamente grandi quantità di testo nella lingua di destinazione all’interno della stessa interfaccia che già utilizzano per estrarre, tradurre, rivedere ed esportare i contenuti nel sistema di origine. I guadagni in termini di produttività sono significativi e, se combinati con i risparmi sui costi associati allo sfruttamento della traduzione automatica in primo luogo, il ROI risultante può essere spettacolare.

Al contrario, quando utilizzi MT come motore autonomo che non risiede nello stesso sistema del tuo contenuto, stai effettivamente aggiungendo un ulteriore livello di complessità al processo di traduzione: pensa solo alla seccatura di caricare manualmente i file o scaricare i risultati. I colli di bottiglia risultanti, i flussi di lavoro disgiunti e la mancanza di visibilità dell’intero processo influiscono inevitabilmente sui tempi di consegna e sulla precisione delle tue traduzioni.

Prendiamo il caso di DeepL come motore MT completamente gestito in un sistema di gestione delle traduzioni aziendali come Phrase TMS. Il sistema utilizza automaticamente il miglior motore di traduzione automatica per ogni lavoro e la sua soluzione basata sull’intelligenza artificiale filtra i contenuti che non dovrebbero essere tradotti:

• Non devi preoccuparti della configurazione tecnica: ti basterà spostare l’interruttore su “on” per abilitare automaticamente il motore per le tue lingue e iniziare a sfruttarne subito le potenzialità.
• Utilizza DeepL solo per i contenuti più adatti: sebbene DeepL sia un motore molto potente, non c’è garanzia che non tutti i domini e le coppie di lingue ne trarranno beneficio allo stesso modo. La funzionalità Autoselect di Phrase consente di abilitare più motori MT contemporaneamente e di assegnarli automaticamente al contenuto che meglio corrisponde alle loro capacità.
• Glossari di leva: puoi gestire tutti i tuoi glossari e terminologie di traduzione automatica direttamente nel TMS, e DeepL li utilizzerà per assicurarsi che tutte le tue traduzioni siano allineate con lo stile della tua azienda. Questo funziona anche per altri motori MT integrati.
• Usufruisci di MT illimitati per il post-editing su tutti i motori: sebbene DeepL offra MT illimitati come soluzione autonoma, con Phrase TMS puoi usufruire degli stessi vantaggi per tutti i motori completamente gestiti.

DeepL è utile in base al modo in cui lo si usa
È chiaro che DeepL ha fatto molta strada dai suoi umili inizi e oggi può essere utilizzato per generare rapidamente traduzioni di alta qualità per una varietà di casi d’uso.

Tuttavia, per sbloccare il suo vero potenziale, è necessario utilizzarlo per il tipo di contenuto giusto, con diversi livelli di post-editing in base al caso d’uso e, naturalmente, all’interno della giusta tecnologia. Un sistema di gestione delle traduzioni come Phrase TMS è il contesto perfetto per questo scopo, consentendo di accedere a tutte le funzionalità che fanno risplendere DeepL.

(fonte)

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