Benatti, Virginia
(2024)
La traduzione automatica in ambito giuridico: valutazione manuale dell’output grezzo della traduzione di uno statuto di s.r.l. dall’italiano al tedesco.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Specialized translation [LM-DM270] - Forli', Documento ad accesso riservato.
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Abstract
In seguito all’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nel campo della traduzione automatica, e alla conseguente creazione dei sistemi di traduzione automatica neurali, la pratica della traduzione ha subito profondi mutamenti. Sono difatti numerosi i traduttori e professionisti del settore che hanno integrato la traduzione automatica nel proprio scenario lavorativo. Anche nel contesto della traduzione giuridica, nonostante questa rappresenti un ramo della traduzione estremamente sensibile, i sistemi di traduzione automatica hanno trovato applicazione. È pertanto essenziale promuovere una maggiore consapevolezza tra i traduttori giurati sugli errori più comuni connessi all’utilizzo dei servizi di traduzione automatica nel contesto giuridico. Adottando il quadro di valutazione Multidimensional Quality Metrics, il presente elaborato si propone di valutare manualmente un output grezzo generato dal traduttore automatico neurale DeepL Traduttore per la traduzione di uno statuto di una società a responsabilità limitata italiana dall’italiano al tedesco. Nello specifico, sono state prese in considerazione le categorie di errore Terminologia e Accuratezza. I risultati della valutazione hanno dimostrato come gli errori più frequenti generati da DeepL Traduttore rientrino nella categoria Terminologia: il traduttore automatico ha infatti tradotto erroneamente molti termini specifici del diritto societario, proponendo traducenti troppo generici e non specifici del diritto.
Abstract
In seguito all’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nel campo della traduzione automatica, e alla conseguente creazione dei sistemi di traduzione automatica neurali, la pratica della traduzione ha subito profondi mutamenti. Sono difatti numerosi i traduttori e professionisti del settore che hanno integrato la traduzione automatica nel proprio scenario lavorativo. Anche nel contesto della traduzione giuridica, nonostante questa rappresenti un ramo della traduzione estremamente sensibile, i sistemi di traduzione automatica hanno trovato applicazione. È pertanto essenziale promuovere una maggiore consapevolezza tra i traduttori giurati sugli errori più comuni connessi all’utilizzo dei servizi di traduzione automatica nel contesto giuridico. Adottando il quadro di valutazione Multidimensional Quality Metrics, il presente elaborato si propone di valutare manualmente un output grezzo generato dal traduttore automatico neurale DeepL Traduttore per la traduzione di uno statuto di una società a responsabilità limitata italiana dall’italiano al tedesco. Nello specifico, sono state prese in considerazione le categorie di errore Terminologia e Accuratezza. I risultati della valutazione hanno dimostrato come gli errori più frequenti generati da DeepL Traduttore rientrino nella categoria Terminologia: il traduttore automatico ha infatti tradotto erroneamente molti termini specifici del diritto societario, proponendo traducenti troppo generici e non specifici del diritto.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Benatti, Virginia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM SPECIALIZED TRANSLATION
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
intelligenza artificiale,traduzione automatica,valutazione della traduzione automatica,MQM,traduzione giuridica
Data di discussione della Tesi
20 Marzo 2024
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Benatti, Virginia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM SPECIALIZED TRANSLATION
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
intelligenza artificiale,traduzione automatica,valutazione della traduzione automatica,MQM,traduzione giuridica
Data di discussione della Tesi
20 Marzo 2024
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