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DeepL, aumenta la qualità delle traduzioni a base di intelligenza artificiale

Alfonso Maruccia | 7 Febbraio 2020

IA Servizi Web

Il servizio di traduzione “indie” annuncia un importante avanzamento nelle applicazioni delle reti neurali in ambito linguistico. I nuovi algoritmi migliorano sensibilmente la qualità e danno a DeepL il primato sulla concorrenza.

DeepL è un sistema di traduzione a base di intelligenza artificiale utilizzabile sia dagli utenti comuni (gratuitamente) che dai professionisti (a pagamento), un servizio che nei nostri test ha dimostrato una notevole capacità di stare quantomeno al passo con la concorrenza di Google Traduttore, Bing Translator e altri.

La qualità delle traduzioni di DeepL era insomma già molto buona, e stando a quanto comunica la corporation è ora aumentata ancora grazie all’implementazione di algoritmi di IA di nuova generazione. Le reti neurali più recentemente integrate in DeepL “sono in grado di riprodurre il significato delle frasi originali in maniera molto più precisa nella lingua di destinazione”, dice il blog ufficiale, spesso individuando “formulazioni più professionali” per l’adattamento del testo.

DeepL

Per meglio testare le capacità dei suoi algoritmi, DeepL ha voluto compiere un test “alla cieca” traducendo 119 brani di discreta lunghezza tratti da diversi argomenti. Le traduzioni sono poi state messe a confronto con il risultato dei tool della concorrenza, quindi sottoposti all’attenzione di traduttori professionisti senza che questi sapessero il sistema di provenienza della traduzione.

Machine Learning

Il risultato finale, dice l’azienda, è stato che i traduttori professionisti hanno premiato la qualità delle traduzioni di DeepL quattro volte più spesso rispetto agli altri sistemi. Oggi DeepL è utilizzato da “più di mezzo miliardo di persone” in giro per il mondo, ma la corporation ha piani di espansione piuttosto ambiziosi con l’aumento del numero di lingue supportate (uno dei pochi punti deboli del servizio in confronto ad esempio a Google) e l’integrazione della propria tecnologia di traduzione in tutti i contesti in cui le persone “comunicano, leggono testi, scrivono o fanno affari tra di loro”.