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Convegno Unilingue 2017

Presentazione dell'intervento reso al Convegno Unilingue 2017 tenutosi il 25 e 26 maggio 2017 presso Villa Cagnola a Gazzada Schianno (VA).

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Convegno Unilingue 2017

  1. 1. Neural Machine Translation Il futuro è già presente Convegno Unilingue Villa Cagnola Gazzada Schianno (VA) 26 maggio 2017
  2. 2. Luigi Muzii
  3. 3. Hicsuntleones
  4. 4. 1940 1950 1960 1970 1980 1990 20202000 2010 Qualità RbMT SMT HMT NMT Evoluzione della traduzione automatica t
  5. 5. Strato di uscitaStrati nascostiStrato di ingresso
  6. 6. RbMT
  7. 7. PB-SMT
  8. 8. NMT
  9. 9. Sorgente IDC, a market-research firm, predicts that the “digital universe” (the data created and copied every year) will reach 180 zettabytes (180 followed by 21 zeros) in 2025 (see chart). Pumping it all through a broadband internet connection would take over 450m years. To speed the transfer into its data centres, Amazon, an e-commerce giant with a fast-growing cloud- computing arm, uses trucks pulling shipping containers each packed with storage devices holding 100 petabytes (a mere 15 zeros). PB-SMT (Google Translate) IDC, un'azienda di ricerca di mercato, prevede che l'universo digitale (i dati creati e copiati ogni anno) raggiungerà 180 zettebiti (180 seguiti da 21 zeri) nel 2025 (vedi grafico). Pompando tutto attraverso una connessione a Internet a banda larga richiederebbe 450 milioni di anni. Per velocizzare il trasferimento nei propri data center, Amazon, un gigante di e-commerce con un braccio cloud computing in rapida crescita, utilizza camion che tirapidano contenitori di trasporto ciascuno confezionati con dispositivi di storage che dispongono di 100 petabyte (meri 15 zeri). NMT (Systran Pure neural MT) IDC, azienda di scienza di mercato, prevede che conosce l'universo digitale (i dati creati e copiati in farina) raggiungerà 180 zettebiti (180 seguiti da 21 zeri) nel 2025 (vedi grafico). Pompando tutto attraverso una connessione a Internet a banda larga 450 msec. per velocizzare il trasferimento il propri centre centre, Amazon, nu un di e-commerce con con cloud cloud computing computing computing che che di che con di che di con di storage di 100 petabyte (stravaganti 15 zeri).
  10. 10. Approccio Pro Contro RbMT • Modello linguistico • Adatto per lingue con risorse limitate • Agevole analisi degli errori • Ridotto consumo di risorse computazionali • Necessari regole linguistiche e dizionari • Coppia linguistica vincolante • Problemi di disambiguazione • Sviluppo e manutenzione impegnativi PB-SMT • Non richiede conoscenze linguistiche • Agnostico • Sviluppo e manutenzione accessibili • Necessari testi paralleli • Problemi con coppie linguistiche con diversa morfologia • Analisi degli errori impegnativa NMT • Non richiede conoscenze linguistiche • Agnostico • Sviluppo incrementale • Limitata manutenzione • Modesta dimensione del modello • Autoapprendimento dinamico • Necessari testi paralleli • Necessarie risorse computazionali specifiche (GPGPU) • Analisi degli errori impraticabile • Impossibile usare corpus monolingue • Modesta personalizzazione
  11. 11. Attività a basso valore aggiunto: i professionisti svolgono quelle più impegnative a elevato valore aggiunto Scomposizione del processo in attività elementari per individuare quelle da automatizzare Automazione dell’intero processo con espulsione delle risorse umane Integrazione delle competenze umane con strumenti ad alta tecnologia per facilitare lo svolgimento delle attività Alleggerire (Relieve) Scomporre (Split-up) Sostituire (Replace) Estendere (Augment) Chatbot PEMT UGC CAT avanzati
  12. 12. Adattamento dei contenuti Registrazione e archiviazione dati Profilazione contenuti Post-editing Selezione risorse Distribuzione contenuti Project management Allocazione risorse Determinazione dei prezzi Estrazione terminologica Valutazione qualità Pianificazione Alleggerite Estese Sostituite
  13. 13. s-quid.it/30min

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Presentazione dell'intervento reso al Convegno Unilingue 2017 tenutosi il 25 e 26 maggio 2017 presso Villa Cagnola a Gazzada Schianno (VA).

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