Traduzione automatica neurale in ambito giuridico: analisi e valutazione della qualità di sei sistemi NMT nella combinazione inglese-italiano

Il presente elaborato nasce da un tirocinio di post-editing e valutazione umana della qualità dei sistemi di traduzione automatica basati su reti neurali, svolto tramite le aziende Creative Words e Intento. Lo scopo è quello di confrontare gli output generati da sei NMT (Amazon, DeepL, Google, ModernMT, PROMT e Systran) in ambito giuridico nella combinazione linguistica inglese-italiano e valutarne la qualità in base alle problematiche linguistiche riscontrate. Il primo capitolo introduce la traduzione automatica, fornendone la storia e descrivendone le diverse architetture esistenti, così come l'attività di post-editing e i metodi di valutazione della qualità degli output. Il secondo capitolo è dedicato al linguaggio giuridico, in particolare alle sue caratteristiche lessicali e morfosintattiche, alle sue funzioni e categorie. Dopo aver descritto le peculiarità di questo linguaggio speciale, la parte finale di questo capitolo si concentra sulla traduzione giuridica e fornisce una panoramica dei possibili problemi legati all'uso della NMT in questo dominio. Il terzo capitolo delinea la metodologia seguita durante lo studio, con una descrizione degli obiettivi, le aziende e i sistemi NMT coinvolti e la tassonomia utilizzata per la valutazione. Il quarto capitolo fornisce i risultati della valutazione, compresi gli esempi estratti dai segmenti post-editati. La parte finale di questo elaborato è dedicato alla sintesi dei risultati ottenuti e ad alcune considerazioni legate allo studio svolto, specialmente riguardo al confronto dei sei sistemi presi in esame per verificare quali sono stati i più indicati per svolgere l'operazione di post-editing in ambito legale.