Sia Babelfish che Worldlingo, ad esempio, usano il motore Systran che è basato su regole: viene analizzata la frase della lingua di partenza da un punto di vista morfologico e sintattico, per poi “generare” la frase nella lingua di arrivo applicando regole specifiche. Con i sistemi basati su regole, se il testo di partenza ha una struttura lineare, priva di ambiguità sintattiche e semantiche, quindi facilmente analizzabile dal motore di traduzione, in genere la qualità del testo tradotto sarà più alta.

Google e Windows Live Translator, invece, usano un sistema di tipo statistico: il motore di traduzione automatica è stato “addestrato” con quantitativi enormi di traduzioni (testo di partenza e di arrivo) che vengono usate come riferimento; quando viene sottoposto un testo da tradurre, il sistema usa dei modelli statistici per generare frasi tradotte più probabili in base a questo materiale. Con i sistemi statistici, se il testo di partenza, anche se complesso, è simile a testo usato per l’addestramento, risulterà più “familiare” per motore di traduzione e in genere la qualità del testo tradotto sarà più alta.

Ti suggerirei di fare un po’ di prove e decidere quali sono i due motori di traduzione che preferisci, uno basato su regole e uno di tipo statistico, e quando una traduzione non ti soddisfa affatto, provarla con l’altro motore.

Per contenuto di tipo informatico (es. guide del software) i motori di tipo statistico sono decisamente preferibili perché esiste moltissimo materiale di riferimento per l’addestramento e quindi la probabilità che il motore abbia avuto a che fare con testo simile è molto più alta.

ciao