La traduzione automatica è un processo che utilizza algoritmi o modelli probabilistici, come reti neurali o intelligenza artificiale, per tradurre automaticamente un testo.

Gli strumenti di traduzione automatica utilizzano algoritmi, modelli statistici e IA per analizzare la struttura e gli schemi del testo e quindi tradurlo. I modelli possono essere "addestrati" in modo da apprendere i diversi modelli linguistici, migliorando così l'output.

La Traduzione Automatica Neurale (NMT) è una tecnologia basata su reti di neuroni artificiali che prevedono la probabilità di una sequenza di parole. Attualmente, è la tecnologia più utilizzata nella traduzione automatica di qualità.

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello in grado di comprendere e generare linguaggio. Viene addestrato su ampi volumi di contenuti e viene utilizzato principalmente nei chatbot di IA generativa come ChatGPT, ma sempre più spesso anche come strumento di traduzione automatica.

Nella traduzione automatica, "Human in the Loop" indica l'inclusione di un esperto umano in fasi chiave del processo di traduzione per ottimizzare la qualità del risultato. In Acolad preferiamo dire "Human at Core", ovvero “l'essere umano al centro”. Gli esperti possono utilizzare prompt per migliorare la qualità dei contenuti generati dall'IA o per correggere eventuali errori e incongruenze, come le allucinazioni dell'IA. Potrebbero anche modificare la lingua di output per farla sembrare più naturale o adattarla allo stile desiderato, aggiungendo insight ed competenza umana. In sostanza, aggiungono ciò che solo un essere umano può davvero padroneggiare. 

Il post-editing della traduzione automatica fa parte del processo “Human in the Loop”. Un esperto linguista modifica l'output della traduzione automatica per assicurarsi che il contenuto finale soddisfi gli standard di qualità e, ad esempio, lo stile dell’azienda o il tono del brand. Con i progressi dell'IA, il post-editing tradizionale è diventato un processo più strategico, in cui i linguisti si focalizzano sull'aggiunta di valore sostanziale, assicurando al processo di traduzione precisione nei dettagli, rilevanza culturale e output di altissima qualità.

OCR è l'acronimo di Optical Character Recognition. È un processo che converte un'immagine di testo, ad esempio uno screenshot contenente parole, in testo leggibile dalla macchina. Questa funzionalità è utile per la traduzione automatica poiché consente di tradurre automaticamente il testo presente nelle immagini, senza doverlo trascrivere. Il nostro innovativo portale è in grado di leggere il testo presente nelle immagini, semplificando notevolmente la traduzione automatica dei contenuti scritti all'interno delle immagini.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP - Natural Language Processing) riguarda l'uso di tecniche di IA per tradurre automaticamente testi o discorsi da una lingua naturale a un'altra. Mentre la traduzione automatica si concentra sulla traduzione linguistica, la NLP è un ambito più vasto che comprende attività come la comprensione e la generazione del linguaggio e altro ancora.