Analisi preliminare e applicazione delle tecnologie di traduzione

Ogni processo di traduzione inizia con una dettagliata analisi preliminare del testo da tradurre, una fase essenziale per garantire l’efficacia del progetto. Durante questa fase, si esamina il contenuto per comprendere la sua natura e determinare le risorse necessarie per una traduzione di alta qualità. Questa valutazione iniziale permette di identificare le caratteristiche specifiche del testo, come la complessità del linguaggio, la terminologia tecnica e il contesto culturale, aspetti cruciali per la scelta della tecnologia di traduzione più appropriata e del post-editor più competente.

Si procede quindi alla selezione e applicazione delle tecnologie di traduzione più adatte.

Traduzione Automatica Basata su Intelligenza Artificiale (AI)

• Modelli Neurali di Traduzione (NMT): Utilizzano reti neurali profonde per apprendere e migliorare le traduzioni basate su ampi volumi di dati. Questo approccio consente di produrre traduzioni più naturali e contestualmente accurate rispetto ai metodi tradizionali.
• Deep Learning: Algoritmi avanzati che apprendono e si adattano continuamente grazie all’analisi di grandi dataset, migliorando l’efficacia della traduzione nel tempo e consentendo una comprensione più profonda del contesto e delle sfumature linguistiche.
• Privacy: I nostri motori garantiscono la riservatezza dei testi e dei dati dei nostri clienti.

Memorie di Traduzione (Translation Memory – TM)

• Database di Traduzioni Precedenti: Strumenti che memorizzano traduzioni precedenti e suggeriscono le corrispondenze quando simili frasi o segmenti vengono tradotti in futuro. Aiutano a mantenere la coerenza terminologica e a velocizzare il processo di traduzione.

Utilizzo di glossari e termbase personalizzati

Per assicurare una coerenza terminologica impeccabile e un’adeguata adattabilità ai diversi contesti settoriali, Soget Est impiega glossari e termbase personalizzati. Questi strumenti sono fondamentali per garantire uniformità e precisione, soprattutto in progetti di grande portata che richiedono un uso costante di terminologie specializzate. L’adozione di glossari su misura non solo semplifica il lavoro dei traduttori, ma garantisce anche che ogni termine tecnico venga tradotto con la massima accuratezza, rispettando le specifiche indicazioni del cliente. Grazie a questo approccio personalizzato, possiamo affrontare le sfide terminologiche più complesse e assicurare che i contenuti tradotti riflettano fedelmente le esigenze del cliente.

Post-Editing da parte di professionisti madrelingua

Una volta completata la traduzione automatica il testo tradotto viene sottoposto a una fase di post-editing da parte di professionisti madrelingua. 

Il post-editing consiste nella revisione e correzione di testi che sono stati tradotti automaticamente da un software.

Questa fase è essenziale per correggere eventuali errori grammaticali, lessicali, di formattazione e di contesto che la macchina potrebbe aver introdotto. Ad esempio, un errore comune è la traduzione letterale di idiomi o l’uso scorretto di pronomi, che può alterare significativamente il significato inteso. 

Il post-editing leggero LPE (Light Post Editing) si concentra sulle correzioni minori, mentre il post-editing completo FPE (Full Post Editing) prevede una revisione approfondita che può includere modifiche significative allo stile e alla struttura del testo per adattarlo meglio alle sfumature culturali e stilistiche desiderate.

Senza un adeguato post-editing, le traduzioni automatiche possono risultare incoerenti e potenzialmente fuorvianti, compromettendo l’immagine del marchio e l’efficacia della comunicazione globale.

Il post-editing presenta anche delle sfide. Gli errori di contesto o sfumatura sono particolarmente difficili da gestire perché richiedono una comprensione profonda del testo originale e della cultura di destinazione. 

Un secondo livello di controllo di qualità si avvale di strumenti software avanzati per identificare eventuali errori residui nella traduzione. Questi strumenti analizzano il testo tradotto per rilevare e correggere incoerenze terminologiche, problemi di formattazione e altre discrepanze.

Soget Est dispone di un sistema di controllo qualità certificato secondo gli standard ISO 18587 e ISO 17100, che rappresenta un pilastro fondamentale della sua offerta di servizi.

Infine, nel caso di file InDesign, Illustrator, AutoCAD e simili, il nostro reparto grafico elabora e verifica che il file finale sia conforme anche per quanto riguarda l’aspetto visivo e il layout. Ci assicuriamo che ogni elemento grafico, come immagini, tabelle e formattazione del testo, sia correttamente tradotto, posizionato e ottimizzato. Questa attenzione ai dettagli garantisce che il documento non solo sia accurato e privo di errori, ma anche visivamente coerente e professionale, pronto per la pubblicazione o la distribuzione.

Differenze tra traduzione AI, traduzione automatica MT e traduzione assistita CAT

La traduzione automatica (MT), la traduzione assistita (CAT) e la traduzione basata su intelligenza artificiale (AI) sono tre approcci distinti al processo di traduzione, ciascuno con caratteristiche e applicazioni specifiche.

Traduzione Assistita (CAT) combina l’intervento umano con strumenti tecnologici per migliorare il processo di traduzione. I traduttori umani utilizzano strumenti di traduzione assistita (CAT) come memorie di traduzione e glossari, che aiutano a mantenere coerenza e velocizzare il lavoro. Questi strumenti non traducono automaticamente, ma forniscono suggerimenti e risorse che l’umano può rivedere e modificare. 

Traduzione Automatica (MT) si riferisce alla traduzione completamente automatica di testi tramite algoritmi di computer, senza intervento umano. Questa tecnologia, che include sistemi come Google Translate, si basa su regole linguistiche e modelli statistici per convertire testi da una lingua all’altra. La traduzione MT può essere veloce ed efficiente, ma spesso presenta limitazioni nella qualità, soprattutto nei testi complessi o con contesti culturali specifici. 

Traduzione basata su AI, un’evoluzione della MT, utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning per migliorare la qualità e la fluidità delle traduzioni. Grazie all’apprendimento automatico, questi sistemi possono gestire contesti complessi e sfumature linguistiche meglio rispetto ai modelli tradizionali, migliorando costantemente attraverso l’elaborazione di grandi volumi di dati linguistici. 

Queste differenze evidenziano come ciascuna tecnologia contribuisca in modo unico al campo della traduzione, offrendo soluzioni diverse a seconda delle esigenze specifiche.

Smart Translation è una soluzione altamente versatile che si adatta a una vasta gamma di settori e tipi di contenuti. È particolarmente adatta per grossi progetti, accelerando i tempi di traduzione e gestendo grandi volumi di testo con efficienza, garantendo risultati eccellenti. Grazie alla sua capacità di adattarsi alle esigenze di qualsiasi settore e dimensione di progetto, Smart Translation offre una soluzione avanzata e ottimizzata per garantire traduzioni accurate a costi competitivi.