Studi applicati

Nel campo degli studi applicati, come affermano Xiao e Hu (2015), è possibile raggruppare alcuni contributi basati su corpora in tre grandi aree: la traduzione assistita dal corpus, la didattica della traduzione assistita dal corpus, e infine lo sviluppo di strumenti di traduzione. Numerosi studi hanno dimostrato inoltre il valore dei corpora in relazione ai processi di traduzione e alla valutazione qualitativa delle traduzioni.

Bernardini (2000: 84) propone di utilizzare corpora di grandi dimensioni, in particolare il British National Corpus, nella attività di apprendimento. Tale uso da parte di studenti di traduzione consente di sviluppare capacità professionali quali “consapevolezza, riflessività e adattabilità”.17 _{Bowker (1998) mette a confronto due}

traduzioni prodotte con l’aiuto di dizionari convenzionali e di un corpus monolingue specializzato. I risultati rivelano che le traduzioni assistite dal corpus hanno una qualità superiore in termini di comprensione, scelte di termini corretti ed espressioni idiomatiche rispetto alle traduzioni effettuate con l’ausilio di dizionari.

Aston (2000) espone i principali benefici derivanti dall’uso di corpora dai punti di vista dell’addestramento e della formazione, sostenendo che l’addestramento implica le competenze da apprendere attraverso la pratica in un contesto più simile possibile al futuro ambiente di lavoro; mentre con la formazione si intende insegnare agli studenti a riflettere sulle traduzioni e a interpretare le regolarità osservate. Ribadisce inoltre che i corpora forniscono uno strumento per facilitare il processo di traduzione, dando ai traduttori l’opportunità di ampliare i propri orizzonti linguistici e culturali.

Cai (2015) conferma l’uso di corpora paralleli nella didattica della traduzione in particolare per quanto riguarda collocazioni e fraseologia. L’osservazione del comportamento di caratteristiche linguistiche in corpora bilingue paralleli consente agli studenti di operare scelte consapevoli. L’autore suggerisce infine di utilizzare i corpora al fine di elaborare materiali didattici incentrati sugli elementi lessicali e sulle strutture tipiche (espressioni idiomatiche, collocazioni).

Zanettin (2001) rivela il valore dei corpora comparabili nella didattica della traduzione, sostenendo che l’uso di corpora e software per concordanze può permettere agli studenti di comprendere le lingue e le culture coinvolte e di sviluppare la loro consapevolezza delle relazioni tra i possibili equivalenti traduttivi.

17 _{Bernardini afferma che le capacità più importanti per il traduttore sono: consapevolezza, riflessività} e adattabilità. Con il termine “consapevolezza” si riferisce alla “capacità di leggere attraverso la lingua non solo il contenuto di un messaggio, ma anche i modi in cui il messaggio è plasmato e recapitato al destinatario”. Per “riflessività”, si intende la capacità di “sviluppare, immagazzinare e sfruttare strategie e procedure per l’interpretazione testuale”. Infine, con il termine “adattabilità” si intende la capacità di “sfruttare competenze e capacità acquisite per affrontare situazioni impreviste, e di

Allo stesso modo, Varantola (2003) si concentra sull’uso di corpora comparabili ad hoc per specifici lavori di traduzione, affermando che la conoscenza di come compilare e utilizzare i corpora è una parte essenziale della moderna competenza traduttiva e dovrebbe quindi essere affrontata nella formazione dei futuri traduttori professionisti. Da questa rassegna dei principali contributi sull’uso dei corpora nella didattica notiamo quanto questi studioso siano concordi nel considerare i corpora come uno strumento per aiutare gli studenti a colmare diverse lacune.

I corpora, specialmente i corpora paralleli allineati, sono essenziali per lo sviluppo di tecnologie traduttive, come i sistemi di traduzione automatica (Machine

Translation o MT) e traduzione assistita (Computer Assisted Translation o CAT).18 _I

sistemi di traduzione automatica, come Google Traduttore, sono basati su dati statistici che derivano dall’analisi di corpora di testi bilingui o monolingui. Il processo di traduzione è rapido, ma la tecnologia fornisce una buona qualità di traduzione solo se ha a disposizione un ampio corpus di traduzioni di buona qualità. I sistemi di traduzione automatica sono principalmente utilizzati nella traduzione di domini specifici.

Gli strumenti per la traduzione assistita (Cat Tools), che sono progettati per aiutare e velocizzare il processo traduttivo, includono diversi programmi e funzionalità. Gli strumenti per la gestione di memorie di traduzione (TM, ossia

Translation Memory) e di terminologia sono i più importanti. I principali strumenti di

memoria di traduzione e di terminologia includono SDL Trados, Déjà Vu, OmegaT, MemoQ, Wordfast, Star Transit. Tali strumenti possono essere utilizzati per creare e gestire memorie di traduzione e database terminologici, potendo così usufruire di segmenti di testi tradotti e terminologia consolidata durante il processo di traduzione del nuovo testo.

18 _{La traduzione assistita è una traduzione effettuata da una persona con l’aiuto del computer, che si}

basa su traduzioni esistenti o contenuti simili ai testi presenti all’interno delle memorie di traduzione. Il traduttore confronta i segmenti nuovi da tradurre con il contenuto della memoria e decide di volta in volta se confermare la traduzione trovata in memoria o riadattarla. Nel caso della traduzione automatica, invece, la traduzione viene eseguita da un software che elabora un testo sulla base di regole linguistiche o di corpora, quindi senza l’intervento di alcuna persona. Per ulteriori approfondimenti sull’argomento

Una memoria di traduzione è essenzialmente un database di testi di partenza (TP) e testi di arrivo (TA) allineati che consentono ai traduttori di riutilizzare i testi tradotti in precedenza. Quando un traduttore si trova di fronte a un nuovo testo da tradurre, in caso di corrispondenza con i segmenti memorizzati, ha la possibilità di riutilizzare, modificare o rifiutare la traduzione precedente (Bowker 2004). Si può quindi considerare la memoria di traduzione come una sorta di corpus parallelo bilingue. Come nota Bowker (ibid.), tuttavia, una delle principali differenze tra una memoria di traduzione e un corpus è costituita dal grado di automazione, ovvero nel primo caso il sistema cerca automaticamente segmenti corrispondenti, mentre nel secondo sono i traduttori a dover inserire il termine di ricerca. Un’altra differenza è nella lunghezza dei modelli di ricerca utilizzati. Con il corpus, si tende ad inserire frasi o termini brevi, mentre con il sistema della memoria di traduzione si possono ottenere segmenti più lunghi come frasi complete o paragrafi. Un’ultima differenza risiede nella natura della corrispondenza, in quanto con il corpus si recuperano solo le occorrenze che corrispondono esattamente ai termini inseriti, al contrario, il sistema della memoria di traduzione propone i segmenti di diverse percentuali di similitudine.19

19 _{Nello specifico, se si trova un segmento identico nel testo da tradurre a uno già presente nella} memoria di traduzione, il sistema propone automaticamente il segmento corrispondente (perfect match); il sistema segnala inoltre le corrispondenze parziali indicando la percentuale di corrispondenza (fuzzy match); mentre quando in memoria non esiste alcuna corrispondenza, la traduzione deve essere inserita ex novo e verrà archiviata ampliando in questo modo il database (no match). Per ulteriori