La traduzione automatica (TA), così come altri compiti di Trattamento Automatico del Linguaggio (TAL), sta raggiungendo risultati notevoli grazie all’impiego di modelli del linguaggio di grandi dimensioni (large language model), chiamati anche modelli generativi pre-allenati. Tuttavia, i dati utilizzati per allenare questi modelli sono spesso non specifici di dominio, il che limita la performance dei sistemi nel raggiungere risultati qualitativamente elevati quando traducono contenuti culturalmente connotati. In questo articolo, presentiamo una valutazione iniziale del sistema ChatGPT nella traduzione di contenuti giornalistici relativi all’uccisione di George Perry Floyd da parte della polizia americana in seguito ad un fermo. La valutazione proposta si basa sulla comparazione dei risultati ottenuti da diversi sistemi di TA, al fine di valutare se i modelli più recenti riescono a superare i limiti dei precedenti modelli neurali.

Modelli del linguaggio generativi e giornalismo: qualità della traduzione automatica

Maria Pia di Buono
2024-01-01

Abstract

La traduzione automatica (TA), così come altri compiti di Trattamento Automatico del Linguaggio (TAL), sta raggiungendo risultati notevoli grazie all’impiego di modelli del linguaggio di grandi dimensioni (large language model), chiamati anche modelli generativi pre-allenati. Tuttavia, i dati utilizzati per allenare questi modelli sono spesso non specifici di dominio, il che limita la performance dei sistemi nel raggiungere risultati qualitativamente elevati quando traducono contenuti culturalmente connotati. In questo articolo, presentiamo una valutazione iniziale del sistema ChatGPT nella traduzione di contenuti giornalistici relativi all’uccisione di George Perry Floyd da parte della polizia americana in seguito ad un fermo. La valutazione proposta si basa sulla comparazione dei risultati ottenuti da diversi sistemi di TA, al fine di valutare se i modelli più recenti riescono a superare i limiti dei precedenti modelli neurali.
2024
9791256150991
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11574/226482
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