Il futuro della traduzione è arrivato con DeepL. Già da diversi anni si parla di machine translation e di traduzioni automatiche e nel mondo della traduzione il trend è quello di affidarsi sempre di più – almeno per quanto riguarda testi tecnici e in cui non è necessaria la transcreation – alla traduzione automatica. Ma non basta: i programmi di traduzione automatica sono sempre più sofisticati e sempre più simili a vere e proprie IA in grado di imparare e di gestire testi di complessità crescente. Con DeepL il mondo della traduzione, al quale viene chiesta sempre più rapidità ed efficienza, entra a due piedi nel futuro. Già Google Translate (e mi riferisco alla sua versione disponibile gratuitamente online) ha dimostrato di essere in forte miglioramento, ma sembra che DeepL abbia addirittura da insegnare al colosso informatico. Lascio la parola al sito del TechCrunch e consiglio caldamente, a chi non lo avesse ancora fatto, di provare a conoscere DeepL.

 

Tech giants Google, Microsoft and Facebook are all applying the lessons of machine learning to translation, but a small company called DeepL has outdone them all and raised the bar for the field. Its translation tool is just as quick as the outsized competition, but more accurate and nuanced than any we’ve tried.

[…]

As Frederic puts it: “Whereas Google Translate often goes for a very literal translation that misses some nuances and idioms (or gets the translation of these idioms dead wrong), DeepL often provides a more natural translation that comes closer to that of a trained translator.”

The second sentence is parsed more naturally; the measure is “designed to” accomplish something rather than just doing that thing; the police are “on the road in armoured vehicles” as opposed to merely on them; “martial appearance” may be imperfect (though inspired) but it’s far better than the nonsensical “fighters’ turmoil…had come to the fore.”

A few tests of my own on some French literature I know well enough to judge had DeepL coming out on top regularly, as well. Fewer errors of tense, intent and agreement, plus a better understanding and deployment of idiom make for a much more readable translation. We thought so, and so did translators in DeepL’s own blind testing. But don’t take anyone else’s word for it […].

 

DeepL schools other online translators with clever machine learning

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *