Google Translate è il servizio di traduzione sviluppato da Google. Da sempre oggetto di scherno da parte degli utenti per via di incorrettezze di vario tipo, ma qualcosa sta per cambiare. Google, infatti, ha presentato un nuovo sistema di riconoscimento delle frasi. Scoprite di cosa si tratta.
Il metodo precedente: PBMT
Ad oggi Google Translate si basa sul metodo PBMT, ovvero Phrase-Based Machine Translation. Questo algoritmo si basa sulla suddivisione del periodo in frasi più piccole, per poi tradurle separatamente. Ciò può portare a grandi errori di sintassi o di significato, dato che molte parole assumono significati differenti se affiancate ad altre. Proprio per questo, il metodo PBMT incominciò a diventare obsoleto.
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Un passo in avanti: GNMT
Negli ultimi, Google ha presentato la rivoluzione nel servizio Google Translate, ovvero il metodo GNMT. L’acronimo sta per Google Neural Machine Translation, che promette di ridurre gli errori fino all’85% su tutte le lingue. Google ci ha voluto svelare tutti i segreti di questa piccola evoluzione. Innanzitutto il GNMT lavora direttamente su tutta la frase, invece che su piccole frazioni singole. Il funzionamento è abbastanza semplice, in linea teorica. Ogni parola viene memorizzata in un vettore, che racchiude il significato letterale della suddetta parola, e passata ad un codificatore. Non appena si termina l’inserimento della frase, un decodificatore provvede a tradurre le singole parole nella lingua desiderata. Nonostante l’efficacia del nuovo metodo, esso richiede anche una maggiore elaborazione dei dati, motivo per cui Google non ha intenzione di usare il GNMT al di fuori di Google Translate, almeno per ora. Il GNMT aumenta l’efficienza del risultato di quasi il 20%, avvicinandosi sempre di più all’esempio umano.
Un nuovo punto di partenza
Google ha sicuramente sorpreso con questa novità. Sicuramente è un sistema di riconoscimento estremamente all’avanguardia, che potrà essere ottimizzato per molteplici scopi. Finora è il risultato più vicino alla menta umana che si sia mai ottenuto. Che sia il punto di partenza per il sistema di traduzione perfetto?