Negli ultimi anni, l’uso commerciale della traduzione automatica ha rapidamente acquistato popolarità. L’aumentata quantità di materiale generato da organizzazioni multilingue (ONU, UE) o da nazioni bilingue (Canada), ed il numero crescente di lingue utilizzate attivamente sul Web, hanno in parte aiutato i ricercatori nel campo della traduzione automatica a comprendere meglio i modelli e le probabilità dell’uso del linguaggio naturale nei vari contesti e nella traduzione. Queste informazioni sono utili nel predire e migliorare la qualità dell’output generato dai sistemi di traduzione automatica attualmente più conosciuti dagli utenti del Web, in particolare Google Translate

Dal punto di vista storico, la ricerca nella traduzione automatica prese vigore negli anni cinquanta con l’aspettativa di grandiosi risultati, ovvero “traduzioni di elevata qualità, interamente automatiche, di qualsiasi testo”. L’ALPAC Report del 1966 mandò in frantumi queste speranze e ridusse i finanziamenti, ma nonostante ciò incoraggiò la ricerca nelle tecnologie di traduzione assistita dal computer (CAT). In Canada, il Sistema METEO MT  divenne uno dei migliori esempi di utilizzo con successo della traduzione automatica.  Fino agli anni Novanta, la maggior parte dei sistemi di traduzione automatica utilizzava il metodo basato su regole, che richiede voluminosi dizionari, grammatiche (regole ed eccezioni) e programmi, per “insegnare” al sistema come generare in contesti specifici un linguaggio grammaticalmente corretto. Dagli anni Novanta, tuttavia, i metodi di traduzione automatica basati su corpora (Statistici e Basati su esempi) hanno dominato sia il campo della ricerca sia i sistemi commerciali. Questi metodi usano corpora bilingui e multilingui e tecniche di allineamento, per creare concordanze tra segmenti nel caso della traduzione automatica basata su esempi (EBMT), e per utilizzare l’analisi statistica e modelli probabilistici nel caso della traduzione automatica statistica (SMT). 

La traduzione automatica e la traduzione umana sono entrambe usate a livello professionale, ma per ragioni ed in circostanze differenti. La traduzione automatica è usata nei casi in cui il contesto e l’argomento sono sufficientemente limitati da permettere di ottenere una traduzione senza eccessivi errori (ad esempio, previsioni del tempo, manuali tecnici, specifiche di prodotti). Il pre-editing (scrittura del contenuto di origine in una lingua semplificata) ed il post-editing (revisione da parte di una persona) sono operazioni necessarie per ottenere una buona qualità, e di conseguenza una diffusione dei testi tradotti. A differenza della revisione di testi tradotti da una persona, i testi tradotti automaticamente richiedono che i post-editor siano esperti dei particolari tipi di errori che un computer (a differenza di un essere umano) tende a commettere. È ovvio che i computer non possono "capire" un testo come farebbe una persona, né risolvere ambiguità linguistiche o culturali. Non sempre è facile trovare le corrette corrispondenze lessicali e sintattiche tra lingue diverse, ed è difficile programmare una conoscenza extralinguistica del mondo. D’altro canto, l’uso di sistemi di traduzione automatica online è sempre più diffuso, e riflette generalmente la necessità di una semplice traduzione “approssimativa” (gist), in cui l’utente mira ad ottenere un’idea di base del contenuto. Altre aree di ricerca importanti nel campo della traduzione automatica sono la traduzione da parlato a parlato e la traduzione automatica per dispositivi mobili. Recenti collaborazioni, quali la AMTA 2010 e le conferenze ATA negli Stati Uniti, hanno dimostrato che i campi professionali della traduzione automatica e della traduzione umana stanno contribuendo con le loro rispettive aree di specializzazione a soddisfare la crescente richiesta di traduzioni in tutto il mondo, e particolarmente sul Web.

Bibliografia:

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