La traduzione automatica (TA) ha subìto diversi mutamenti dal 1940 ad oggi.
Come in molti altri campi dell’informatica e dell’intelligenza artificiale, si è
passati da risorse sviluppate ad hoc manualmente ad approcci basati sempre di
più su dati preesistenti. Il presente contributo si propone di offrire una
panoramica delle diverse architetture di TA e dei dati da esse richiesti, partendo
dagli approcci rule-based e arrivando alle architetture statistiche, examplebased e neurali. Ognuno di questi cambiamenti ha influito sulla tipologia di dati
richiesti per la costruzione di motori di TA. Se i primi approcci non richiedevano
l’utilizzo di frasi allineate, con la TA statistica è diventato imprescindibile poter
fare affidamento su una grande quantità di dati paralleli. Oggi, grazie all’utilizzo
delle reti neurali, è possibile ottenere una traduzione di buona qualità persino
per combinazioni per cui non sono disponibili dati in entrambe le lingue
