Google Translate Phrase Based Machine Translation

Scritto dalla redazione MeterWeb il 04 Ott 2016
Google Translate Phrase Based Machine Translation Google Translate Phrase Based Machine Translation

Dieci anni fa è stato lanciato Google Translate sulla piattaforma online, insieme a Phrase-Based Machine Translation (PBMT) che non è altro che l’algoritmo chiave che sta alla base di questo servizio. In questi anni, ci sono stati grandi progressi nel campo dell’intelligenza artificiale ed è migliorata la capacità di riconoscimento vocale e delle immagini, ma migliorare la traduzione automatica rimane sempre un obiettivo molto impegnativo.

 

Quest’anno è stato lanciato il Google Neural Machine Translation system (GNMT) che utilizza delle tecniche per arrivare ad ottenere i più grandi miglioramenti mai raggiunti fino ad ora, nel campo della traduzione automatica. I risultati completi della ricerca sono descritti in un rapporto tecnico pubblicato in questi giorni da Google: “Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation”.

Alcuni anni fa Google ha provato ad utilizzare le reti neutrali ricorrenti (RNR) per studiare direttamente la mappatura tra la sequenza di ingresso (parola in una lingua) e quella di uscita (traduzione della stessa parola nell’altra lingua). Mentre la PBMT di Google Translate cerca di rompere la frase in parole da tradurre in modo indipendente, l’ultimo suo algoritmo, la Neutral Machine Translation (NMT) appunto, considera l’intera frase di input come singola unità per la traduzione. Il vantaggio di questo approccio è quello di richiedere meno scelte di progettazione tecnica rispetto ai sistemi di traduzione Phrase-Based, dimostrando allo stesso tempo un’ alta precisione nei sistemi di traduzione. Dall’introduzione di questo approccio i ricercatori hanno proposto molte tecniche per migliorare NMT, ma nonostante questi miglioramenti, non era veloce o sufficientemente accurato per essere utilizzato in un sistema di “produzione”, come Google Translate. Negli ultimi anni però, ci sono stati grandi progressi per la Google’s Neutral Machine Translation System, infatti il sistema ad oggi produce traduzioni migliorate rispetto a quello precedente di Phrase-Based. Questo sistema riesce a ridurre l’errore di traduzione da 55% a 85% su diverse coppie di lingue principali, su frasi campionate da Wikipedia e su siti di informazioni, usando l’aiuto di traduttori umani bilingue.

Un importante traguardo è stato quello di utilizzare al 100% questo sistema sia per le applicazioni web sia su mobile, e la capacità di tradurre dal cinese all’inglese con grande precisione e velocità. Per avere un riferimento su quanto sia importante il tema delle traduzioni, basti pensare che sono circa 18 milioni le traduzioni che ogni giorno questo sistema Phrase-Based Machine Translation di Google fa su lingua cinese ed inglese. Le traduzioni possibili, ad oggi, su Google Translate sono tra 10.000 coppie di lingue, ma Goolge è ancora a lavoro per estendere questo sistema di traduzione su altre lingue nei prossimi mesi. Anche se il miglioramento è davvero sorprendente, la traduzione automatica non si può dire che sia risolta. Infatti GNMT, come ci si può rendere conto testandolo in maniera un po’ stressante online, commette ancora gravi errori che un traduttore umano non farebbe.

Tutto questo interesse di Google per le traduzioni e i rispettivi alti investimenti su Google Translate sono sicuramente dei fattori che avvalorano la tesi dell’importanza dell’uso della lingua nazionale laddove si voglia entrare nel mercato di una nazione. Il consiglio infatti, che da anni noi di Meterweb (web agency | digital company Milano) diamo ai nostri clienti, è quello di tradurre il proprio sito internet in tutte le lingue parlate nei mercati di interesse. E ovviamente, anche dopo aver letto il rapporto “Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation”, restiamo dell’idea che per “parlare” (a livello di comunicazione commerciale) ad un target con una lingua diversa dalla propria, non convenga tradurre i propri articoli con Google Translator, ma affidarsi a traduttori esperti. D’altronde lo stesso Google premia attraverso una migliore SERP i siti multilingua dove i contenuti sono chiari e ottimizzati per la SEO di quella nazione.



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Letto 134 volte Ultima modifica il Martedì, 04 Ottobre 2016 14:46
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