Per rimanere al passo con il mercato della traduzione, oggi è indispensabile conoscerne gli aspetti tecnologici. Tra questi spicca sempre di più il Post-Editing (PE) della Traduzione Automatica (TA), spesso abbreviato con la sigla MTPE (Machine Translation Post-Editing).
L’MTPE è un servizio professionale sempre più richiesto, sia dai clienti diretti che dalle agenzie di traduzione, e questo avviene in virtù del fatto che le prestazioni dei sistemi di traduzione automatica, in particolare quelli realizzati con approccio neurale di ultima generazione, sono sempre più performanti e coprono sempre più tipologie testuali e coppie di lingue. Oltre alle coppie che includono l’inglese come lingua di partenza o di arrivo, infatti, oggi i sistemi di TA coprono anche altre combinazioni linguistiche, che comprendono anche l’italiano.
È quindi molto importante essere informati e conoscere gli sviluppi più recenti dell’MTPE, per decidere consapevolmente come orientare il nostro lavoro in un futuro che ora è più prossimo che mai.
Questo corso comprende 2 moduli che si terranno in diretta on line e dureranno rispettivamente due ore e un’ora e mezza.
Nell’ambito del modulo 1 illustreremo i progressi della TA, concentrandoci in particolare sugli sviluppi avvenuti nel corso dell’ultimo decennio, che ha visto la nascita e poi l’esplosione dei sistemi ad architettura neurale.
Cercheremo poi di capire perché la TA è così difficile per un computer e analizzeremo alcuni fenomeni linguistici che risultano essere particolarmente ostici per i motori di TA. Questa analisi propedeutica ci consentirà di avere un occhio attento a quei fenomeni nel momento in cui eseguiremo il post-editing.
Successivamente, verranno introdotti i principi, i livelli e le strategie di PE attuabili su testi tradotti automaticamente, spiegando, con esemplificazioni pratiche e interattive, quali tipi di interventi sono richiesti per ottenere i diversi livelli di qualità attesa dal committente.
Infine, presenteremo i risultati principali della ricerca sul PE, sia dal punto di vista della produttività del traduttore, che da quello della qualità finale.
Il modulo 2 consisterà in una demo pratica e collaborativa, in cui sarà illustrato il flusso di lavoro relativo al PE, dalla generazione dell’output di TA nello strumento CAT al lavoro di revisione vero e proprio, con un breve excursus per chiarire la differenza tra output da TA (neurale) e da LLM (Large Language Model), come ChatGPT, nell’ottica della gestione del rapporto con un cliente che abbia sentito parlare o si sia avvicinato a questi strumenti.
