Immagina di essere seduto al tavolo di un bar con degli amici e di raccontare una storia divertente. Il linguaggio utilizzato sarà sicuramente diverso rispetto a quello che useresti raccontando la stessa cosa al capo di un’importante azienda. Questo perché, in base al contesto in cui si trova, il parlante sceglierà di usare un linguaggio formale o informale. Questa differenza, che per l’essere umano risulta naturale, è quasi impossibile da individuare per i traduttori automatici.
Cosa si intende per linguaggio formale?
Il registro, in linguistica, è una varietà della lingua che dipende dal rapporto sociale che c’è tra i parlanti. Più il registro è alto, più il linguaggio risulterà formale. Come nell’esempio precedente, non parliamo allo stesso modo con gli amici o con il capo di un’importante azienda.
Chiaramente, il registro linguistico è necessario per stabilire i toni del discorso e va rispettato nel momento in cui si traduce un testo. Espressioni, modi di dire e persino i pronomi, come in italiano, sono tutti elementi che si declinano in maniera differente in base al registro e alla formalità. Il linguaggio formale, per esempio, non conterrà turpiloquio o slang giovanile.
Per permettere ai traduttori di adattare un testo coerentemente, i clienti spesso indicano:
- Le intenzioni originali del testo;
- Il profilo a cui il testo si rivolge;
- Il contesto del progetto;
- Il tono e il livello di formalità del testo d’origine.
Perché le macchine non riescono a interpretare il linguaggio formale?
Per le macchine è molto difficile interpretare il registro di un testo, specialmente quando i livelli di formalità non coincidono tra la lingua d’origine e quella d’arrivo. Queste ambiguità lessicali portano la macchina a scegliere tra diverse opzioni che spesso non rispettano la scelta del target, con testi incoerenti come risultato.
Per esempio, in inglese non c’è un pronome che viene utilizzato in base alla formalità. In italiano, invece, si utilizza il Lei (precedentemente il Voi) per indicare un rapporto distante. La lingua giapponese è ancora più particolare, poiché vengono utilizzati artifici morfologici sui verbi e un lessico specifico. I traduttori automatici hanno difficoltà a interpretare questo genere di contesti proprio perché i registri possibili sono molto differenti tra una cultura e l’altra.
Tentativi di controllo per le macchine
Ci sono stati diversi tentativi per lo sviluppo di tecnologie che permettono alle macchine di distinguere il livello di formalità. Questo avviene principalmente tramite il machine learning, con cui il traduttore automatico impara a riconoscere i vari contesti. Un altro tentativo è stato quello di stabilire delle regole che la macchina deve seguire, indicando prematuramente il livello di formalità desiderato.
Tuttavia, tutto questo fa risaltare l’importanza dei traduttori all’interno dell’industria videoludica. Ottenere un linguaggio formale e adeguato, infatti, è un obiettivo ancora molto lontano per i traduttori automatici. Il ragionamento non matematico, che porta a una sensata scelta di traduzione invece che a un’altra, è ancora una facoltà prettamente umana. Sarà il futuro a dirci se le macchine riusciranno a sostituirci anche in questo.
Nel frattempo, le macchine continuano ad aiutarci grazie ad alcuni strumenti come i CAT Tools. Sono software che aiutano i traduttori a orientarsi nei testi grazie a delle funzioni utili come la possibilità di creare dei glossari. Il corso in localizzazione videoludica di GLOS prevede un modulo incentrato proprio sull’utilizzo dei CAT Tools.
