La traduzione automatica funziona

  

 

La settimana scorsa, il mio viaggio al convegno CLiC-it a Bari è stato molto soddisfacente. Alla soddisfazione hanno contribuito anche due incontri aggiuntivi: uno a Lecce sull’italiano del web, grazie ad Annarita Miglietta, e uno all’Università di Bari sulla valutazione della traduzione, grazie a Maristella Gatto. Aggiungerei poi anche altre cose piacevoli: il viaggio di andata in vagone letto, il cibo (ottimo anche per un vegetariano), i paesaggi, la passeggiata nel centro di Bari…

 

Però vale la pena insistere sul motivo principale per cui ero lì, cioè presentare un mio lavoro di valutazione sulla qualità delle traduzioni automatiche. Non era uno dei centri tematici del convegno, anzi, il mio era proprio un contributo isolato. Però ho scoperto attività di valutazione molto importanti e, soprattutto, ho potuto riscontrare un fortissimo interesse per l’argomento in tanti addetti ai lavori. Al momento di presentare il poster sono stato sommerso di domande: nella foto mi si vede appunto in piena attività!

 

Credo quindi che valga la pena dire una cosa chiaramente: dopo più di mezzo secolo di false partenze, adesso la traduzione automatica funziona. E un miglioramento tanto visibile quanto rapido è dovuto all’introduzione dei sistemi a reti neurali, avvenuta per l’italiano a partire dal 2017, che ha fatto invecchiare molto in fretta il capitolo sulla traduzione automatica contenuto nel mio libro su Lingue e intelligenza artificiale. Ci sarebbe bisogno di un aggiornamento, in effetti… ma intanto è importante notare questa svolta storica.

 

Certo, le attività di traduzione si collocano lungo un continuum, per cui qualche applicazione pratica si è sempre trovata, e qualche azienda come SYSTRAN è riuscita a sopravvivere per decenni – ma erano cose molto di nicchia. Adesso però è possibile prendere un articolo di quotidiano o periodico in inglese e ottenere una traduzione in italiano ancora piena di errori ma che in sostanza riporta correttamente le informazioni del testo di partenza e non è poi molto lontana dal livello di un traduttore umano (qualche dettaglio in più sulla mia verifica è in questo post, e il resto è nel testo pubblicato).

 

Questa non è una cosa scontata. Per decenni, chiunque abbia lavorato nel settore si è sentito dire che la traduzione automatica “funzionava” quando in realtà dietro a questi discorsi non c’era molto: solo rivendicazioni esagerate e a volte ai limiti della truffa, a cominciare dalla celebre dimostrazione “Georgetown-IBM” del 1954. Ricordo bene, per esempio, di aver parlato nel 1990 con un bravissimo editore italiano – oggi scomparso – che raccontava di aver provato un sistema che funzionava bene e che gli avrebbe permesso di fare a meno di traduttori per i suoi libri. Sono ormai passati trent’anni, e nessuno dei libri della sua casa editrice è stato tradotto da un sistema automatico. Non solo: non credo che nessuno dei suoi libri sia stato tradotto con l’aiuto parziale di un sistema automatico.

 

Adesso però la svolta è molto interessante, e le reti neurali cambiano molte regole del gioco. Di regola, sintetizzare una materia complessa in una frase non è sufficiente. Anche nel caso della traduzione automatica occorrerebbe quindi fare un sacco di precisazioni, e di valutazioni. Però, in prima battuta, si può provare anche a condensare la novità in uno slogan: finalmente, la traduzione automatica funziona.

 

Da Torino a Lecce

  

 

I prossimi giorni saranno per me fitti di impegni fuori sede!

 

Si inizia domenica 10, quando, dalle 15 alle 16:30, parteciperò a un dibattito all’interno del Festival della Tecnologia al Politecnico di Torino. Il titolo è: Storia di un e-taliano. Media e linguaggi nel mondo digitale; modera Gino Roncaglia e partecipano Vera Gheno ed Elena Pistolesi.

 

Mercoledì 13, alle 9, su graditissimo invito di Annarita Miglietta, terrò una lezione sull’Italiano del web a Lecce, all’Università del Salento, all’interno dei seminari di Sociolinguistica per gli studenti dell'area umanistica.

 

Nel pomeriggio dello stesso giorno sarò poi a Bari, dove inizia il convegno CLiC-it 2019. Alle 15:30 parteciperò alla sessione Poster Madness I con il mio lavoro sulla valutazione dei traduttori a reti neurali per i testi giornalistici tradotti dall’inglese in italiano.

 

Insomma, andrò da un capo all’altro dell’Italia... e in diagonale! Incrocio le dita e mi affido alla capacità di Trenitalia di portarmi in orario alle varie destinazioni.

 

Tavosanis, Valutazione umana di Google Traduttore e DeepL per le traduzioni di testi giornalistici dall’inglese verso l’italiano

  

 

Ho un po’ di osservazioni da fare sulla traduzione automatica e, più in generale, sul modo in cui le tecniche di intelligenza artificiale permettono oggi l’elaborazione del linguaggio. Parto segnalando un mio contributo: Valutazione umana di Google Traduttore e DeepL per le traduzioni di testi giornalistici dall’inglese verso l’italiano. Il contributo appare negli atti del prossimo convegno CLiC-it 2019 (sì, nel settore si pubblicano spesso gli atti prima del convegno… cosa utilissima), su cui spero di riferire in diretta.

 

Per inquadrare il lavoro occorre fornire qualche spiegazione, collegata a quanto scrivevo nel mio libro su Lingue e intelligenza artificiale, ma tenendo conto del fatto che nel frattempo ci sono stati sviluppi notevoli. Dal 2017 a oggi la qualità delle traduzioni automatiche è molto migliorata, grazie all’adozione di tecniche di intelligenza artificiale… e fin qui nel libro c’ero arrivato. Poi però sono successe due cose importanti, entrambe nel corso del 2018:

 

• la qualità delle traduzioni sembra essere ulteriormente migliorata, almeno per alcuni sistemi commerciali
• la comunità della valutazione si è accorta del fatto che il sistema usato in precedenza sottovalutava in modo clamoroso i prodotti della traduzione a reti neurali

 

Di qui la necessità di rivalutare tutto il quadro, e l’unico metodo efficace è stato il ripartire da zero: fornire i prodotti della traduzione automatica a esseri umani e chiedere a loro di valutarli. I risultati sono clamorosi, perché finalmente mostrano i miglioramenti recenti in tutta la loro portata.

 

Il mio contributo presenta quindi una valutazione delle prestazioni dei due sistemi migliori, Google Traduttore e DeepL, usati attraverso le interfacce web disponibili al pubblico. Per la valutazione ho usato un campione di 100 frasi tratte da testi giornalistici in lingua inglese tradotti in italiano, valutate da studenti del mio corso di Linguistica italiana II (2018-2019) che avevano ricevuto istruzioni e fatto pratica con l’assegnazione di punteggi. Le scale usate sono state:

 

Adeguatezza

1. Il contenuto informativo dell’originale è stato completamente alterato 
2. È stata trasmessa una parte del contenuto informativo, ma non la più importante 
3. Circa metà del contenuto informativo è stata trasmessa 
4. La parte più importante del contenuto informativo originale è stata trasmessa 
5. Il contenuto informativo è stato tradotto completamente

Fluenza

1. Impossibile da ricondurre alla norma 
2. Con più di due errori morfosintattici 
3. Con non più di due errori morfosintattici e/o molti usi insoliti di collocazioni 
4. Con non più di un errore morfosintattico e/o un uso insolito di collocazioni
5.  Del tutto corretta

I risultati sono stati, appunto, sorprendenti.

• Google : adeguatezza 4,15, fluenza 3,90 
• DeepL: adeguatezza 4,30, fluenza 3,94 
• Umano : adeguatezza 4,60, fluenza 4,46 

In sostanza, la differenza è molto più ridotta di quello che si poteva pensare in base alle metriche usate finora per le traduzioni: una delle più usate, BLEU, assegnava alle traduzioni automatiche punteggi attorno alla metà di quelli ricevuti dai traduttori umani. La situazione è invece molto diversa e, anche se i sistemi automatici continuano a fare un sacco di errori, la distanza è ridotta. Inoltre, in diversi casi le frasi che producono sono indistinguibili per qualità da quelle dei traduttori umani reali – o addirittura migliori. Su questo ci sarà da riflettere molto.

 

Aggiungo poi che di questo lavoro mi fanno particolare piacere tre cose: aver pubblicato in un contesto di linguistica computazionale, sempre un po’ fuori settore per me; aver fatto il lavoro in modo interattivo, assieme agli studenti del mio corso; e infine, aver pubblicato l’articolo in italiano, in un contesto in cui la conferenza accetta sia italiano che inglese, ma, se vedo bene, su 75 articoli accettati quelli in italiano sono solo due.

 

Mirko Tavosanis, Valutazione umana di Google Traduttore e DeepL per le traduzioni di testi giornalistici dall’inglese verso l’italiano, pp. 1-7, in CLiC-it 2019 – Proceedings of the Sixth Italian Conference on Computational Linguistics, Bari, Italy, November 13-15, 2019, a cura di Raffaella Bernardi, Roberto Navigli e Giovanni Semeraro, CEUR Workshop Proceedings, Aachen University, ISSN 1613-0073.

 

Tavosanis, Variazione linguistica nei commenti su Facebook

 

Nuovo contributo pubblicato da poco: è appena uscito l’ultimo numero di “Italiano LinguaDue”, la bella rivista del Master PromoItals dell’Università di Milano. Nello specifico, si tratta del Quaderno n. 2, che raccoglie, a cura di Massimo Prada e Giuseppe Polimeni, gli Atti del Convegno di studi Uno standard variabile. Linee evolutive e modelli di lettura della lingua d’oggi, tenuto a Milano nel 2017, di cui ho parlato a suo tempo.

 

Nel Quaderno c’è appunto anche un mio intervento dedicato alla Variazione linguistica nei commenti su Facebook. L’intervento è dedicato in sostanza a illustrare la variabilità anche all’interno di un unico genere testuale, quello del commento: genere importante per la sua grande diffusione, ma anche per il modo in cui è stato al centro delle polemiche politiche negli ultimi anni.

 

Alla base dell’analisi ci sono diversi corpora recenti di commenti, realizzati per tesi di laurea. In totale, i corpora hanno una dimensione complessiva di 650.000 token, e alcuni loro sottoinsiemi sono stati esaminati andando a vedere:

 

le differenze tra commenti appartenenti a diversi sottogeneri testuali la presenza di lingue diverse dall’italiano i valori delle statistiche linguistiche di base la frequenza di alcuni tratti linguistici innovativi

 

Qualche parola su questi ultimi, che sono stati scelti tra quelli che Lorenzo Renzi ha definito (o potrebbe definire) “snobismi”: “grazie di” + infinito presente riferito al passato, anziché al presente o al futuro; la parola “tipo” usata in senso grammaticalizzato; il “piuttosto che” con valore disgiuntivo. Tutti questi tratti sono ben testimoniati nella comunicazione professionale o semiprofessionale; risultano però rarissimi all’interno dei commenti.

 

Nell’assieme, l’analisi conferma che i commenti, accanto ad alcuni caratteri condivisi, presentano un alto livello di variazione. Questo livello potrebbe avere diverse cause, ma sembra collegato più alla presenza di singoli partecipanti con abilità di scrittura diverse che a una capacità dei partecipanti stessi di adattare la propria scrittura a contesti diversi. I vincoli di privacy non permettono di fare analisi a largo raggio su questo fenomeno, ma qualche esempio fa venire il sospetto che di regola gli individui scrivano più o meno sempre allo stesso modo – perlomeno quando si tratta di lasciare traccia della propria presenza su Facebook.

 

Mirko Tavosanis, Variazione linguistica nei commenti su Facebook, “Italiano LinguaDue”, 11, 1, 2019, pp. 112-125, DOI: https://doi.org/10.13130/2037-3597/12205.

 

Alivernini, La grande nemica

  

 

Io non credo che Facebook e le altre reti sociali siano tanto decisive quanto oggi alcuni pensano. Sono senz’altro realtà importanti e si collocano all’interno di una vita sociale complessa, in cui l’ecologia dei sistemi di comunicazione ha un ruolo di primo piano; ma non sono il fattore più importante della vita contemporanea, nemmeno in Italia. Sembro un marxista vecchio stile se ritengo che la struttura economica sia più importante delle sovrastrutture, e in buona parte (anche se in modo non meccanico) le determini?

 

Fatta questa importante precisazione, poi, è possibile vedere un po’ meglio Facebook e la sua realtà. Non come creature invincibili e dotate di una propria volontà, ma come sistemi condizionati dalle scelte dei proprietari e dalle reazioni del pubblico. In cui, in particolare, le reazioni consapevoli possono determinare ciò che il sistema può fare – indipendentemente da ogni determinismo ingenuo.

 

Partendo da qui ho letto con molto interesse il libro recente di Flavio Alivernini La grande nemica: il caso Boldrini. Il libro è infatti un’importante testimonianza dall’interno sul “caso Boldrini”, per l’appunto: cioè l’assurda situazione per cui una rispettatissima politica italiana è stata vittima di un’ondata di insulti e di odio sulle reti sociali, e in particolare su Facebook. Alivernini è stato testimone diretto degli eventi come componente dell’ufficio stampa di Laura Boldrini quando quest’ultima era presidente della Camera. Inoltre, il libro è preceduto da un’introduzione di Nicola Biondo, ex dipendente della Casaleggio Associati, che fornisce una testimonianza dall’interno basandosi sulla propria prospettiva.

 

Eletta presidente della Camera il 16 marzo 2013, Laura Boldrini è stata da subito un bersaglio dell’estrema destra. Alla base di questo odio c’erano i suoi quasi venticinque anni di lavoro con le istituzioni internazionali, il suo ruolo come portavoce dell’Alto commissariato delle Nazioni Unite per i rifugiati e le sue posizioni contro l’odio razziale. Tuttavia il salto qualitativo è venuto dopo: quando la Casaleggio Associati, che gestisce il blog del Movimento 5 stelle, ha deciso di prenderla come bersaglio, anche se i rappresentanti del Movimento avevano inizialmente mostrato molta simpatia e ammirazione per lei.

Alla base di questa scelta si trova una contrapposizione per una procedura parlamentare. Il 29 gennaio 2014, infatti, Laura Boldrini applicò uno strumento parlamentare per consentire alla Camera il voto sul cosiddetto decreto Imu-Bankitalia, superando l’ostruzionismo del Movimento 5 stelle (p. 33). La mossa provocò una vera e propria rissa parlamentare, e una ritorsione decisa a tavolino.

 

Nicola Biondo ha raccontato la sua versione di questa storia nel libro Supernova. La ripresenta anche qui, nella sua introduzione al libro di Alivernini, attribuendo la scelta di base a Pietro Dettori, all’epoca dipendente della Casaleggio Associati. Dettori infatti assegnò sul blog di Beppe Grillo un titolo provocatorio a un video pubblicato due giorni dopo lo scontro alla Camera:

 

Io ero lì, uomo-macchina della comunicazione 5 Stelle in posizione di vertice, e posso raccontare cosa successe. Il video, girato da un attivista, era leggero, esilarante, piacevole. (…) Un ragazzo al volante con accanto un cartonato raffigurante la presidente della Camera a cui venivano poste domande, ragionamenti, proposte. Tutto qui, tutto molto lieve. Dettori, che in quel momento gestiva i social di Grillo, lo titolò Cosa succederebbe se ti trovassi la Boldrini in macchina?. (…) E per giorni si scatenò l’inferno, sul web e nella politica. Per giorni, quegli stessi lunghissimi e pesanti giorni, io portai l’imbarazzo e la vergogna addosso (p.7).

 

Parlando della cosa con Gianroberto Casaleggio, Biondi dichiara di aver ricevuto questa cinica risposta:

 

“Delle conseguenze non ti preoccupare. Ma noi dobbiamo imparare a canalizzare il sentiment della Rete e usarlo. Oggi abbiamo sbagliato, ma il risultato che ne è venuto fuori ci dice che la Rete è dalla nostra parte. È la Rete che decide la reputazione delle persone” (p. 7).

 

Nei giorni successivi all’uscita del video, la campagna di odio sulle reti sociali, rinfocolata anche dalla televisione e da alcune incertezze comunicative di Laura Boldrini e del suo gruppo, divenne ancora più estesa e violenta. A venire allo scoperto fu un grumo vergognoso di idee sessiste, razziste e violente, documentate nel libro in un modo che non è opportuno ripetere qui.

 

Il peggio però doveva ancora venire. Anche la Lega adottò Laura Boldrini come bersaglio, coinvolgendola esplicitamente in una serie di comunicazioni mirate a incitare all’odio contro gli stranieri. È il caso per esempio di un post di Salvini del 30 gennaio 2018, a commento dell’assassinio di Pamela Mastropietro a Macerata (p. 62).

 

In definitiva, dopo l’intervento della Casaleggio Associati, la Lega e gli altri partiti politici di estrema destra hanno usato continuamente Laura Boldrini come un bersaglio, nel modo che in precedenza era stato proprio solo dei movimenti più estremi. Il tutto al di là di qualunque rapporto con le posizioni reali (ragionevolissime e umane) dell’interessata nei confronti delle migrazioni e delle relazioni internazionali. L’importante era avere a disposizione un nome e cognome, possibilmente femminili, per suscitare e incanalare odio. Ne sono risultati decine di migliaia di commenti osceni e di incitamenti alla violenza, spesso firmati con disinvoltura con nome e cognome su Facebook.

 

Dal 25 novembre 2016 però Laura Boldrini e il suo ufficio stampa hanno iniziato a pubblicare e presentare, appunto, i nomi e cognomi degli autori di questi messaggi (p. 112). Il risultato è stato, ovviamente, un gran numero di messaggi di pentimenti, di scuse, di “non pensavo”… Dal 14 agosto 2017 poi sono iniziate anche le denunce (p. 118). E il 15 gennaio 2019 la prima condanna per questi atti di diffamazione, quella del sindaco leghista di Pontinvrea, Matteo Camiciottoli (pp. 121-122).

 

Probabilmente anche grazie a questi atti, il clima di comunicazione su alcune pagine Facebook è cambiato. Studiando questo genere di comunicazione, so che è difficile dare valutazioni quantitative solide; ma la percezione di un miglioramento dei toni, di un calo della violenza verbale, è molto forte negli ultimi mesi. E, a scanso di equivoci, va detto che quella violenza non era equamente distribuita: era nella quasi totalità una violenza di destra, razzista, antifemminista, omofoba, rivolta contro chi aveva opinioni che ancora oggi si possono caratterizzare “di sinistra”, ma che forse sarebbe più semplice definire “umane e ragionevoli”.

 

Le conclusioni di Alivernini sono ottimiste:

 

Gli odiatori seriali sui social di Laura Boldrini oggi sono davvero pochi. Rumorosi, certo, ma prontamente ricacciati indietro da una comunità digitale che si è stretta attorno ai propri valori e alle proprie idee politiche. (p. 129).

 

Non so se questo ottimismo può essere condiviso fino in fondo. Io, appunto, ritengo che l’odio che è stato fatto dilagare negli ultimi anni non sia stato creato dal nulla dalle reti sociali, e che non bastino operazioni di ripulitura delle reti stesse per cancellarlo. Però, appunto, in questa ecologia di comunicazioni, occorreva senz’altro reagire in nome dell’umanità e della civiltà. Non basterà, ma va fatto e rappresenta un componente importante per la nostra vita sociale.

In fin dei conti, e in sostanza: le espressioni di odio e gli incitamenti alla violenza non sono una componente inevitabile delle piattaforme online. Ospitare messaggi del genere è una scelta dei proprietari, e contrastarli è perfettamente possibile sia dal punto di vista tecnico che da quello sociale.

 

Flavio Alivernini, La grande nemica: il caso Boldrini, Milano, People, 2019, pp. 154, € 16, ISBN 978-88-32089-09-7. Comprato su Amazon.it.