Lingue minoritarie,
futuro digitale.

Raccolta e strutturazione di dati linguistici per dotare ogni lingua delle fondamenta digitali che la rendano riconoscibile anche agli strumenti di intelligenza artificiale.

01 — Allineamento
02 — Trascrizione
03 — Traduzione

L’intelligenza artificiale cambia le regole del gioco. Agli occhi di un modello linguistico, ogni sistema linguistico ha pari dignità: ciò che conta non è il peso della tradizione accademica, ma la disponibilità di un corpus testuale, anche non enorme. L’occitano, il bretone, il ladino, il gallese, il guaraní — possono oggi essere trattati con gli stessi strumenti usati per l’inglese o il francese, a patto di avere testi sufficienti da cui apprendere.

ALLINEATORE DI TESTI

Si parte da un archivio digitale di testi bilingui (lingua minoritaria e lingua maggioritaria) organizzati in cartelle e catalogati secondo criteri personalizzabili. I testi così archiviati costituiscono un corpus documentale, che potrà essere processato da un algoritmo di allineamento bilingue appositamente configurato per la coppia linguistica di riferimento.

L’algoritmo analizza i testi e individua le corrispondenze traduttive a livello di segmento, costruendo in automatico una memoria di traduzione strutturata. Il risultato è un archivio allineato parola per parola, frase per frase, in cui ogni unità testuale trova la propria controparte nell’altra lingua.

L’operatore umano potrà cercare qualunque parola o sintagma e ritrovare all’interno del corpus le occorrenze precedenti e le relative corrispondenze, sulle quali si potrà basare per le traduzioni future.

TRASCRIZIONE AUTOMATICA

Parallelamente alla costituzione di corpus bilingui, l’AI toolkit Smallcodes prevede di poter digitalizzare anche materiale audio senza ricorrere alla trascrizione da parte di operatori umani, riducendo drasticamente i tempi di digitalizzazione.

Ma i sistemi tradizionali si basano sul riconoscimento vocale di lingue codificate e con una grafia standard. Cosa avviene quando la lingua da digitalizzare ha una scarsa stabilità grafica, prevede più grafie locali o addirittura non è mai stata codificata?

Output — International Phonetic Alphabet (IPA)

[ ˈla.di.no | ˌok.siˈtaːn | ˈbre.tɔn ]

Smallcodes ha sviluppato un sistema basato sull'apprendimento automatico e sulla fonetica reale, che trascrive in IPA qualsiasi registrazione audio. Il modello opera su parametri fonetici indipendenti dalla lingua — luogo e modo di articolazione, sonorità, prosodia — con approccio iterativo che affina progressivamente la qualità anche in assenza di dati preesistenti.

 

input audio
→
modello AI fonetico
→
output IPA

TRADUZIONE AUTOMATICA

I corpus allineati prodotti dall'Allineatore di testi e le trascrizioni generate dal modulo di Trascrizione automatica costituiscono insieme una risorsa linguistica strutturata: la materia prima su cui addestrare modelli di traduzione automatica dedicati alla coppia linguistica di riferimento.

Ciò che per le grandi lingue è dato per scontato — traduzione automatica affidabile, contestuale, aggiornata — diventa accessibile anche per le lingue minoritarie. Il modello apprende dalle corrispondenze già identificate, integra le informazioni fonetiche e testuali, e affina progressivamente la qualità con l'accumulo dei dati.

Il risultato è uno strumento di supporto calibrato sulla lingua specifica, che non sostituisce la competenza dell'operatore umano ma la potenzia, riducendo i tempi di lavoro e garantendo coerenza terminologica lungo l'intero corpus.

Come si costruisce il modello

1
corpus allineato (strumento 01)
2
trascrizioni IPA (strumento 02)
→
modello di traduzione calibrato sulla lingua

Allineatori disponibili

Allineatore mocheno
Allineatore ladino gardenese e badiotto
Allineatore fassano

Non si tratta di salvare reperti del passato,
ma di proiettare comunità vive nel futuro tecnologico.