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.
|
Traduzione Assistita (CAT) |
Traduzione Automatica (MT) |
Intelligenza Artificiale (AI) |
Tecnologia |
Utilizza strumenti di supporto come memorie di traduzione e glossari. |
Basata su regole linguistiche o modelli statistici. |
Utilizza algoritmi avanzati di deep learning e reti neurali. |
Funzionalità |
Supporta i traduttori umani con suggerimenti e risorse per mantenere coerenza e velocità. |
Fornisce traduzioni automatiche, spesso con un livello inferiore di adattamento e comprensione contestuale. |
Adatta e migliora continuamente attraverso l’apprendimento da grandi volumi di dati. |
Qualità |
Migliora la qualità delle traduzioni offrendo supporto tecnologico al traduttore umano suggerendo soluzioni terminologiche, mantenendo coerenza terminologica e stilistica e ottimizzando la produttività. |
Può produrre traduzioni più rigide e meno naturali, specialmente in testi complessi o con significati sottili. |
Tende a produrre traduzioni più naturali e fluide grazie alla capacità di comprendere meglio il contesto e le sfumature linguistiche. |
Autonomia |
Va in supporto al traduttore. Richiede sempre l’intervento umano per garantire la precisione e la qualità del testo tradotto. |
Completa il processo di traduzione senza intervento umano, sebbene sia consigliabile sia integrata con la revisione umana. |
Capace di produrre traduzioni senza intervento umano diretto, ma richiede supervisione per garantire l’accuratezza. |
Problematiche |
La qualità della traduzione dipende fortemente dalle competenze del traduttore umano e dall’affidabilità delle memorie di traduzione e dei glossari utilizzati. |
Le traduzioni possono essere imprecise o non naturali, soprattutto in contesti complessi o con sfumature linguistiche, richiedendo spesso una revisione umana significativa. |
Anche se migliora continuamente, può produrre insidiosi errori come traduzioni così fluide da sembrare corrette, aggiungere parti creative inadeguate rispetto al contesto originale, o traduzioni inadeguate in contesti altamente specializzati o culturalmente sensibili, necessitando quindi di supervisione umana. |
Queste differenze evidenziano come ciascuna tecnologia contribuisca in modo unico al campo della traduzione, offrendo soluzioni diverse a seconda delle esigenze specifiche.