-
#1Apprendimento controfattuale per la traduzione automatica: degenerazioni e soluzioniAnalisi delle degenerazioni nell'inverse propensity scoring per l'apprendimento offline della traduzione automatica da log deterministici, con soluzioni proposte e approfondimenti formali.
-
#2Primo Risultato sulla Traduzione Automatica Neurale per l'Arabo: Analisi e ApprofondimentiAnalisi della prima applicazione della Traduzione Automatica Neurale all'arabo, confronto con sistemi basati su frasi e valutazione degli effetti della pre-elaborazione.
-
#3Bootstrapping di Parser Semantici Multilingue utilizzando Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni: Analisi e FrameworkAnalisi dell'uso di LLM per la traduzione few-shot di dataset di parsing semantico dall'inglese per addestrare parser multilingue, superando le baseline translate-train in 50 lingue.
-
#4Traduzione Automatica Neurale: Una Guida Completa dai Fondamenti alle Architetture AvanzateUn'esplorazione approfondita della Traduzione Automatica Neurale, che ne copre la storia, i concetti fondamentali delle reti neurali, la modellazione del linguaggio, le architetture encoder-decoder, i perfezionamenti e le sfide future.
-
#5Specializzazione di Dominio: Un Approccio di Adattamento Post-Addestramento per la Traduzione Automatica NeuraleAnalisi di un nuovo metodo di adattamento di dominio post-addestramento per la traduzione automatica neurale, esplorando la specializzazione incrementale, i risultati sperimentali e le applicazioni future.
-
#6Professionalizzazione della Formazione del Traduttore Giuridico: Prospettive e OpportunitàAnalisi delle sfide e opportunità nella formazione del traduttore giuridico, esplorando modelli aggiornati, integrazione tecnologica e il ruolo in evoluzione del traduttore come mediatore interculturale.
-
#7Etica della Traduzione Wiki: Codici Professionali vs. Pratica ComunitariaAnalisi dell'applicabilità dei codici etici professionali della traduzione a contesti non professionali come crowdsourcing, fan translation e localizzazione FOSS, evidenziando differenze e innovazioni.
-
#8Ripensare la Traduzione Automatica Neurale Potenziata con Memoria di Traduzione: Una Prospettiva Varianza-BiasAnalisi della NMT potenziata con TM da una prospettiva probabilistica di retrieval e decomposizione varianza-bias, proponendo un metodo per risolvere le prestazioni contraddittorie in scenari ad alta/bassa risorsa.
-
#9L'evoluzione del ruolo di traduttori e interpreti nel panorama aziendale globalizzatoAnalisi di come globalizzazione e tecnologia ridefiniscono le esigenze di traduzione, posizionando i traduttori come mediatori culturali e asset strategici per le aziende.
-
#10Traduzione Automatica Neurale Variazionale: Un Quadro Probabilistico per la Modellazione SemanticaAnalisi di un modello codificatore-decodificatore variazionale per la traduzione automatica neurale che introduce variabili latenti continue per modellare esplicitamente la semantica sottostante, migliorando la qualità della traduzione.
Ultimo aggiornamento: 2026-01-08 22:51:07