Il contributo presenta, dopo un’illustrazione del contesto, un’esperienza didattica condotta all’interno di un Master in traduzione specialistica: la valutazione da parte degli studenti di traduzioni automatiche realizzate da un sistema a reti neurali. Rispetto a prassi già consolidate in ambito didattico, l’attività descritta ha seguito più da vicino gli standard di valutazione della traduzione automatica, con l’assegnazione di voti a singole frasi. L’esperienza mostra inoltre che un lavoro condotto su questa base può avere risvolti didattici interessanti all’interno di un Master in traduzione. La traduzione automatica ha infatti raggiunto, almeno per alcune tipologie di testo, un livello molto vicino a quello dei traduttori umani professionisti: ciò rende possibile per esempio la discussione sull’accettabilità o meno di soluzioni specifiche all’interno di un testo essenzialmente corretto.

Valutazione di traduzioni automatiche a reti neurali nella pratica didattica: un'esperienza

tavosanis
Primo
2023-01-01

Abstract

Il contributo presenta, dopo un’illustrazione del contesto, un’esperienza didattica condotta all’interno di un Master in traduzione specialistica: la valutazione da parte degli studenti di traduzioni automatiche realizzate da un sistema a reti neurali. Rispetto a prassi già consolidate in ambito didattico, l’attività descritta ha seguito più da vicino gli standard di valutazione della traduzione automatica, con l’assegnazione di voti a singole frasi. L’esperienza mostra inoltre che un lavoro condotto su questa base può avere risvolti didattici interessanti all’interno di un Master in traduzione. La traduzione automatica ha infatti raggiunto, almeno per alcune tipologie di testo, un livello molto vicino a quello dei traduttori umani professionisti: ciò rende possibile per esempio la discussione sull’accettabilità o meno di soluzioni specifiche all’interno di un testo essenzialmente corretto.
2023
Tavosanis, MIRKO LUIGI AURELIO
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11568/1219987
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