Abstract
L’implementazione di una terminologia puntuale, corretta e condivisa in sistemi di traduzione automatica consente di ridurre i tempi da dedicare al post-editing, ossia al controllo del testo prodotto dal traduttore automatico, e di agevolare la trasmissione della conoscenza. Tuttavia, da sempre, l’integrazione della terminologia in sistemi di traduzione automatica ne rappresenta un punto debole. A ciò si aggiunge un ulteriore elemento: chi vuole usare un traduttore automatico nel contesto istituzionale altoatesino, nostro contesto di studio, avrà bisogno della varietà tedesca altoatesina che è diversa da altre varietà del tedesco. Tuttavia, i traduttori automatici attuali non supportano le varietà linguistiche del tedesco, presentando così problemi di traduzione della terminologia giuridica e amministrativa in uso in Alto Adige. Ad esempio, “Landesregierung” viene solitamente tradotta da un traduttore automatico con “governo dello Stato”, ma nel contesto altoatesino si parla di “Giunta Provinciale”, trattandosi dell’organo collegiale con funzioni deliberative ed esecutive della stessa Provincia di Bolzano. In questo senso, è evidente come una terminologia non consona o errata può essere causa di problemi interpretativi che, a loro volta, possono mettere in discussione la certezza del diritto.
Il presente contributo si propone di illustrare le riflessioni necessarie per creare glossari da integrare in sistemi di traduzione automatica neurale, quale soluzione per garantire uniformità e correttezza terminologica. Sono infatti molteplici gli aspetti di cui tenere conto. A titolo esemplificativo, un glossario:
* può contenere solo il termine nella lingua di partenza e il termine corrispondente nella lingua di arrivo (senza ulteriori informazioni e indicazioni d’uso);
* deve essere solo in una direzione linguistica, laddove non basta girarlo per avere un glossario anche nella direzione inversa: non sempre le corrispondenze si equivalgono;
* non deve contenere ambiguità: è il caso di termini generici (es. potere), omografi (es. atto nel senso di “documento” o di “azione umana”) e sinonimi. Ad esempio, nella direzione IT>DE i termini “ausiliario socio-assistenziale”, “ASA”, “operatore socio-assistenziale” e “OSA” corrispondono al tedesco “Sozialbetreuer”. Di conseguenza, nella direzione DE>IT si renderà necessario operare una forzatura della terminologia, dovrà cioè essere operata una scelta per la quale si prende solo il termine ritenuto più consono. In questo caso, va imposta al sistema una coppia traduttiva specifica, che può non coincidere con quella che il sistema stesso potrebbe proporre.
Sulla base di queste considerazioni, abbiamo effettuato dei test con il sistema di traduzione automatica DeepL. Saranno pertanto descritte la metodologia adottata per la preparazione del glossario e le criticità riscontrate per valutare fino a che punto questo strumento può essere funzionale alla correttezza e uniformità terminologica in testi prodotti da traduttori automatici come DeepL, ma anche da altri sistemi basati sull’intelligenza artificiale utilizzati spesso per svolgere delle traduzioni, come i Large Language Models.