Uno studio sugli strumenti di traduzione automatica automatica: un'analisi comparativa degli errori tra DeepL e Yandex per la traduzione medica russo-italiano

Abstract

La presente ricerca ha lo scopo di condurre uno studio nell’ambito della traduzione medica russo-italiana sull'attuale sviluppo di due strumenti di traduzione automatica che hanno un ruolo di primo piano nell'attuale quadro della traduzione automatica “neurale”, DeepL e Yandex. Ai fini della nostra ricerca, abbiamo selezionato articoli medici scritti in russo, in particolare: tre articoli medici altamente specializzati e tre di scienza popolare riguardanti la pandemia di coronavirus. Tale scelta è giustificata dalla volontà non solo di analizzare documenti scientifici di recente pubblicazione, ma anche di indagare le particolari implicazioni linguistiche dell'epidemia di coronavirus del 2020. Infatti, durante il periodo di pandemia sono stati introdotti e coniati nella comunicazione quotidiana tutta una serie di termini il cui uso era precedentemente limitato al linguaggio della scienza e che improvvisamente sono entrati nei confini della terminologia scientifica. Abbiamo considerato questo fenomeno linguistico esistente come una condizione adeguata per testare le prestazioni degli strumenti di traduzione automatica. In particolare, discuteremo la valutazione della traduzione automatica analizzando le caratteristiche più rilevanti dell'analisi comparativa degli errori e la metrica BLEU per DeepL e Yandex.