Facebook ha deciso di non avvalersi più del servizio di traduzione di Bing ma affidarsi ad uno proprio.
Con l’avvento dei social la traduzione è diventata sempre più richiesta, ma anche sempre più una sfida per la tecnologia delle traduzione, che spesso devono tenere il passo con il linguaggio comune e lo slang attuale degli utenti.
Bing Traslator traduce in 40 lingue con le relative direzioni verso altre lingue di oltre 1800 ed è il traduttore secondo al mondo più usato dopo quello di Google.
Secondo ultime stime Facebook traduceva centinaia di milioni di linee di testo attraverso il social network.
Molti di voi avranno utilizzato il traduttore automatico che traduce i post di FB, trovandolo spesso poco poco preciso nel contesto.
Alan Packer che è il director engineering for language tecnology di FB, spiega che mentre agli inizi dell’accordo con Microsoft si vedeva la possibilità di crescere insieme al traduttore di Bing, adesso si è capito che il linguaggio oltre ad evolversi è esso stesso diverso da quello che i traduttori online sono abituati a tradurre, come ad esempio pagine web o frammenti di testo in una lingua originaria dalla struttura grammaticale perfetta. Mentre il linguaggio usato nei social è spesso più semplice alcune volte e più “schietto”, oppure si utilizzano gli slang che spesso oltre a differenziare le lingue fra di loro, differenzia la stessa lingua all’interno di una nazione.
Lo scopo è rimuovere le barriere linguistiche, avvicinandosi al linguaggio naturale, in un contesto sociale sempre connesso e aperto come è FaceBook. Questo hai i mezzi e le tecnologie per farlo. Già dal dicembre 2015 FB si è affidata alla sua “intelligenza artificiale” che ha in pratica sostituito il servizio di Microsoft.
Come ha svelato Alan Parker nel recente Events Emtech Digital del Mit la tecnologia di FB non si limita solo alla mera traduzione dei post, ma analizza nel contempo il significato. Come cita sempre Parker, ad utilizzare attivamente questa tecnologia sono circa 800 milioni di utenti, per un totale di circa 2 miliardi di testi. Un’enormità se si pensa alla necessità di elaborazione moltiplicato per il numero di utilizzatori.
In attesa dell’intelligenza artificiale vera, bisognerà accontentarsi, per modo di dire.