Riassunto analitico
Lo scopo della mia tesi è quello di confrontare le performance di due sistemi di traduzione differenti, quella umana e quella automatica, in modo da poter analizzare quale sistema sia il più efficace nella traduzione di tre tipi diversi di contratti (un contratto di assunzione, un contratto di locazione e un contratto di vendita). La tesi si apre con un’ampia panoramica riguardante la storia dei sistemi di traduzione automatica, partendo dai suoi albori fino ad arrivare ai più recenti sviluppi che comprendono anche l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Una volta conclusa una prima infarinatura sulla machine translation e sulla sua storia, il documento continua con l’identificazione dei relevant studies che mi hanno permesso di estrapolare i criteri attraverso i quali sono poi state fatte materialmente le analisi delle traduzioni. Nel capitolo successivo è stato scelto il sistema di traduzione automatica che avrebbe dovuto operare la traduzione, che è stato Google Translate, al quale sono state allegate le ragioni per la mia scelta. Inoltre, in questo capitolo sono stati presentati i criteri sui quali si sarebbe basata la mia analisi, ovvero Genere, Registro, Accuratezza all’interno dei corpora, presenza di Binary Error, presenza di Non-Binary Error, Omissioni e Altro. Sempre in questo capitolo è stata poi disegnata una tabella pensata per conferire ad ogni errore un determinato valore in punti a seconda della gravità dell’errore commesso. Questa tabella servirà poi, nella parte finale della tesi, per facilitare la comparazione fra il grado di riuscita dei due sistemi di traduzione. Infine, sempre in questo capitolo, sono stati identificati i tre contratti da analizzare; un contratto di assunzione, un contratto di locazione e un contratto di vendita. Nel capitolo successivo è stata operata l’analisi dei tre contratti e delle relative traduzioni. Per la valutazione delle traduzioni umane sono state scelti due testi per contratto, ciascuno di essi svolto da uno/a studente/ssa durante lo svolgimento del corso “English specialised communication and translation”, i/le quali hanno liberamente dato il consenso scritto all’uso dei loro testi sotto forma anonima. Per quanto riguarda la traduzione automatica, essa è stata reperita inserendo il testo del contratto scelto sul sito Google Translate e operandone la traduzione automatica. I testi sono stati dunque analizzati secondo i criteri sopracitati e i punteggi degli errori trovati all’interno delle traduzioni sono poi stati inseriti all’interno delle rispettive tabelle. La tesi si conclude con un capitolo riassuntivo, all’interno del quale troviamo le conclusioni delle analisi operate. Per concludere, la tesi dichiara che i sistemi MT possano produrre traduzioni efficaci, ma che comunque non raggiungono la qualità, la precisione e il rispetto della target culture raggiunto invece dalle traduzioni umane.
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Abstract
The purpose of my dissertation is to compare the performance of two different translation systems, human and automatic, in order to analyze which system is more effective in translating three different types of contracts (an employment contract, a lease contract, and a sales contract). The thesis begins with a comprehensive overview of the history of automatic translation systems, starting from its beginnings and extending to the most recent developments, which also include the use of artificial intelligence. Once a foundational understanding of machine translation and its history is established, the dissertation proceeds with the identification of relevant studies that allowed me to extract the criteria used for the actual translation analyses. In the next chapter, the automatic translation system chosen for the translation work, which was Google Translate, and the reasons for my choice are presented. Additionally, in this chapter, the criteria on which my analysis would be based are outlined, including Genre, Register, Accuracy within the corpora, presence of Binary Errors, presence of Non-Binary Errors, Omissions, and Others. In this chapter, a table was also drawn to assign a specific point value to each error based on the severity of the error committed. This table will later be used, in the final part of the thesis, to facilitate the comparison between the success rate of the two translation systems. Finally, still in this chapter, the three contracts to be analyzed were identified: an employment contract, a lease contract, and a sales contract. In the next chapter, the analysis of the three contracts and their respective translations was conducted. For the evaluation of human translations, two translations per contract were chosen, each completed by a student during the course 'English Specialized Communication and Translation,' who freely gave written consent for the use of their texts anonymously. Regarding automatic translation, it was obtained by inputting the selected contract text into the Google Translate website and conducting the automatic translation process. The texts were then analyzed according to the aforementioned criteria, and the scores for the errors found in the translations were entered into their respective tables. The thesis concludes with a summary chapter, which includes the conclusions drawn from the analyses. In conclusion, the thesis states that machine translation systems can produce effective translations but still do not achieve the quality, precision, and respect for the target culture achieved by human translators.
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