En l'àmbit de la traducció tècnica, la precisió i la coherència són crucials i el factor més determinant per aconseguir-les és l'ús sistemàtic de la terminologia adequada. Les empreses que gestionen continguts de perfil tècnic, com ara manuals d'usuari, especificacions de producte o instruccions de reparació i manteniment, depenen d'una gestió rigorosa de la terminologia per garantir que els seus missatges en mercats diferents siguin clars i coherents.

El control centralitzat de la gestió de bases de dades terminològiques és essencial per aconseguir una terminologia uniforme en tots els continguts publicats, independentment del volum o la complexitat del document. Per als responsables de màrqueting o d'oficines tècniques, això es tradueix en una comunicació coherent, transmesa amb unes paraules en què s'hi pot reconèixer la terminologia que distingeix l'organització, la qual cosa evita errors costosos que poden comprometre la imatge de l'empresa.

La terminologia també és essencial per millorar el resultat de la traducció automàtica neuronal (NMT). Un dels principals problemes que afecten la qualitat i la fiabilitat de la traducció automàtica (TA) és la terminologia incorrecta que apareix quan els motors de TA no s'han configurat amb els glossaris adequats. La demanda creixent de glossaris per a traducció automàtica exigeix una major eficiència en la gestió d'aquests repositoris de terminologia.

La IA s'obre camí com una eina essencial per donar suport al procés de creació, manteniment i aprovació de termes.

En primer lloc, la IA pot ajudar a realitzar l'extracció de la terminologia d'un corpus existent. Abans de ser importades al diccionari, les entrades proposades sempre seran validades per experts humans.

Figura 1: extracció de terminologia bilingüe amb suport d'IA.

La intel·ligència artificial també pot ajudar amb la verificació i correcció de la terminologia un cop finalitzada la traducció, tant en el resultat d'una traducció automàtica com en una traducció humana. En el cas de la traducció automàtica, aquest procés pot ser especialment necessari si no s'ha pogut dur a terme una traducció amb un motor configurat amb un diccionari específic de la matèria.

Un dels grans avantatges que ofereix la IA és la seva capacitat per aprendre i adaptar-se. A través de l'aprenentatge automàtic, les eines poden suggerir termes específics en funció de les preferències anteriors del client, per mantenir els diccionaris actualitzats amb els conceptes nous que van sorgint. A més, la IA permet automatitzar el procés de validació terminològica, reduint la intervenció manual i minimitzant els errors humans. Els termes candidats en la llengua d'arribada es reconeixen automàticament a partir dels continguts ja traduïts. Els experts en terminologia poden seleccionar/confirmar propostes i afegir-les a la llista de termes. Fins i tot les definicions en la llengua d'origen poden ser generades pel model de llenguatge extens (LLM).

Per a les empreses amb presència global, la gestió correcta de la terminologia tècnica no només és essencial per garantir una comunicació clara sobre els seus productes i serveis, sinó també per protegir la seva marca i reputació. A STAR, entenem la importància de mantenir la consistència terminològica i com la IA pot ser una eina molt potent per obtenir-la.

Per saber com us podem ajudar, poseu-vos en contacte amb nosaltres.