Che cos'è la Semantica nella traduzione automatica (MT)?

La semantica è un importante campo di studio nel settore della traduzione. In termini semplici, spiega come le parole e le frasi sono disposte per imprimere i significati che intendi.

Poiché la traduzione automatica è sempre più parte della traduzione sensibile al contesto, anche la semantica ha un ruolo in questa integrazione tecnologica. In che modo? La semantica nella traduzione automatica è la base per addestrare l'apprendimento automatico e ottenere risultati migliori nei progetti di traduzione. 

Iniziamo riassumendo cos'è la semantica e come può essere elaborata dall'intelligenza artificiale.

Riepilogo della Semantica

La semantica è un ramo della linguistica che si occupa del significato attraverso l'uso corretto di combinazioni di parole e frasi.

Ci sono molti modi per organizzare questo puzzle di elementi testuali e la semantica ci fornisce alcuni concetti su cui lavorare, come ad esempio:

• Denotazione

Si riferisce al significato letterale, oggettivamente. Nella traduzione, concentrarsi sulla denotazione può a volte portare a traduzioni eccessivamente letterali, ma può essere utile se si tratta di Contenuto più tradizionale, come science.

Ad esempio.:

"L'oceano si sta riscaldando più velocemente a causa del cambiamento climatico". (Italiano)

“Gli oceani si stanno riscaldando rapidamente a causa del cambiamento climatico”. (Spanish)

Non c'è doppio significato, giusto? È abbastanza chiaro ciò che le frasi affermano in qualsiasi lingua.

• Connotazione

La connotazione implica associazioni emotive o culturali che una parola porta oltre il suo significato letterale. 

Queste sfumature possono variare notevolmente tra le lingue e richiedono un'attenta gestione nella traduzione, specialmente se stai traducendo letteratura, e-Learning, poesia, ecc. Molti settori commettono errori su questo argomento.

Es.: la parola "volpe"

In inglese, la parola "volpe" denota letteralmente un animale selvatico noto per la sua natura astuta. Tuttavia, ha anche connotazioni quando usato metaforicamente. Chiamare qualcuno "volpe" può avere diverse connotazioni, a seconda del contesto:

• Connotazione positiva: implica intelligenza o astuzia, come qualcuno strategico o arguto.
• Connotazione negativa: può avere una connotazione leggermente negativa di essere furbo, ingannevole o inaffidabile.
  

• Iponimia e iperonimia

L'iponimia si riferisce a termini più specifici in una categoria più ampia (iperonimo). Gli iperonimi sono come un grande ombrello e gli iponimi sono esempi specifici sotto di esso.

Comprendere queste relazioni aiuta a scegliere la giusta parola nella traduzione.

• Esempio di iponimia: "Rosa", "tulipano" e "margherita" sono tutti iponimi dell'iperonimo "fiore". In traduzione, la scelta tra un iponimo e un iperonimo dipende dal contesto.
  
  Ad esempio, tradurre "fiore" in francese come "fleur" è semplice. Ma per tradurre "rose" è necessario il termine più specifico "rosa", perché anche la lingua ha parole specifiche per ciascuno.
  
  
• Esempio di iperonimia: Se il testo inglese dice 'fiore' ma il testo di partenza menziona tipi specifici come rose o gigli, l'uso del termine generico 'fleur' in francese potrebbe perdere un po' di specificità.
  
  
• Polisemia

Polisemia si riferisce a una parola che ha molteplici significati correlati. Nella traduzione, identificare il significato corretto in base al contesto è essenziale.

Ad esempio:

La parola inglese “bank” può significare un istituto finanziario o la riva di un fiume. Se tradotto in francese, l'istituto finanziario è "banque", mentre la riva del fiume è "rive". Il traduttore deve scegliere il termine corretto in base al contesto.

• Ambiguità

L'ambiguità si verifica quando una parola, una frase o una proposizione può essere interpretata in più di un modo. La gestione dell'ambiguità nella traduzione richiede un'attenta considerazione del significato inteso.

Ad esempio:

"Il manager ha visto l'impiegato con gli occhiali" è una frase ambigua. Il manager ha gli occhiali o il dipendente? Nella traduzione, potrebbe essere necessario risolvere questa ambiguità in base al contesto. 

Ad esempio, quando si traduce letteralmente in spagnolo, l'ambiguità è ancora presente: "Il manager ha visto il dipendente con gli occhiali". Chi sta usando gli occhiali?

Perché la Semantica è Importante nella Traduzione Automatica?

La semantica è presente nel modo in cui le macchine comprendono ed elaborano il linguaggio umano. È il punto principale dell'addestramento dell'IA per essere in grado di ottenere il giusto significato di qualsiasi contenuto.

Se usi un tool CAT con processi di apprendimento automatico scadenti, potrebbero essere presenti problemi semantici di tutti i tipi che abbiamo menzionato prima (come problemi che dovrai risolvere): ambiguità, polisemia, uso confuso di connotazione/denotazione, ecc.

Ottenere il giusto output dipenderà dalla capacità della macchina di riconoscere il contesto. 

Le espressioni idiomatiche sono ancora più delicate, nella maggior parte dei casi, avrai bisogno di un aggiustamento da parte di traduttori umani, che comprendono le sfumature culturali di entrambe le lingue.
Ad esempio, tradurre letteralmente la frase "rompersi una gamba" in un'altra lingua potrebbe creare un messaggio confuso. In inglese, è un modo per augurare buona fortuna a qualcuno. Ma se lo traducessimo in portoghese brasiliano, potresti usare “muita merda!”, che significa letteralmente "tanta merda", ma con la giusta connotazione, è anche un'espressione molto popolare nel mondo teatrale brasiliano per augurare buona fortuna.

Comprendere il significato semantico consente ai sistemi MT di produrre una traduzione più accurata e significativa.

I loro algoritmi utilizzano tecniche di analisi semantica per estrarre significato dal testo, il che include l'elaborazione dell'analisi del sentimento, la traduzione linguistica e la risposta alle domande. 

Sfide nella Semantica per MT‍

Puoi immaginare che inserire la semantica nei sistemi MT sia una sfida. Ogni lingua ha centinaia di contesti culturali, modi di dire e gergo, che rendono comprensibile il motivo per cui le macchine a volte faticano.

Prova a tradurre in un'altra lingua con Deep L o Google Traduttore l'espressione “Let the CAT out of the bag!” (che significa “rivelare un segreto, spesso involontariamente”). I risultati saranno probabilmente divertenti per essere così letterali!

Anche se i sistemi MT sono migliorati con l'IA e il deep learning, perfezionare la semantica è ancora un lavoro in corso.

Nella tecnologia e nella traduzione automatica, padroneggiare la semantica è principale per produrre traduzioni accurate e consapevoli del contesto. Sebbene gli strumenti MT abbiano fatto molta strada, perfezionare il modo in cui le macchine comprendono e applicano la semantica è cruciale per il futuro della tecnologia linguistica.