O que é tradução automática? Definição do TechTarget

A tecnologia de tradução automática permite a conversão de texto ou fala de um idioma para outro usando algoritmos de computador.

Em áreas como marketing ou tecnologia, a tradução automática permite a localização de websites, permitindo que as empresas alcancem uma clientela mais ampla, traduzindo seus websites para vários idiomas. Além disso, facilita o suporte multilingue ao cliente, permitindo uma comunicação eficiente entre as empresas e os seus clientes internacionais. A tradução automática é usada em plataformas de aprendizagem de línguas para fornecer aos alunos traduções em tempo real e melhorar a sua compreensão de línguas estrangeiras. Além disso, esses serviços de tradução facilitaram a comunicação das pessoas através das barreiras linguísticas.

A tradução automática funciona usando algoritmos avançados e modelos de aprendizado de máquina para traduzir automaticamente texto ou fala de um idioma para outro. Veja como isso geralmente acontece:

1. Primeiramente, o texto ou discurso de entrada é preparado por meio de filtragem, limpeza e organização.

2. Em seguida, o sistema de tradução automática é treinado a partir de exemplos de textos em vários idiomas e suas respectivas traduções.

3. O sistema aprende e analisa exemplos para compreender padrões e probabilidades de como palavras ou frases são traduzidas.

4. Quando um novo texto para tradução é inserido, o sistema utiliza o que aprendeu para gerar a versão traduzida.

5. Após gerar a tradução, alguns ajustes adicionais poderão ser adicionados para refinar os resultados.

Aqui estão algumas abordagens comuns que a tradução automática usa para traduzir um texto ou idioma para outro.

1. Tradução automática baseada em regras (RBMT). Na tradução automática baseada em regras, regras linguísticas e dicionários são usados ​​para gerar traduções com base em regras e estruturas linguísticas estabelecidas. Essas regras definem como palavras e frases do idioma de origem devem ser transformadas no idioma de destino. A RBMT exige que especialistas humanos criem e mantenham essas regras, o que pode ser demorado e desafiador. Muitas vezes tem melhor desempenho em idiomas com regras gramaticais bem definidas e menos ambiguidade e metáforas.

Exemplo: Um sistema de tradução baseado em regras pode ter uma regra declarando que a palavra “dog” em inglês deve ser traduzida para “perro” em espanhol.

2. Tradução automática estatística (SMT). A tradução automática estatística envolve a análise de grandes quantidades de textos bilíngues para identificar padrões e probabilidades de tradução precisa. Em vez de confiar em regras linguísticas, o SMT utiliza modelos estatísticos para determinar as traduções mais prováveis ​​com base nos padrões observados nos dados de treinamento. Ele alinha segmentos de idiomas de origem e de destino para aprender padrões de tradução. SMT funciona bem com dados de treinamento maiores e pode lidar com diversos pares de idiomas.

Exemplo: No SMT, o sistema pode aprender que “gato” frequentemente aparece no mesmo contexto que “gato” em textos bilíngues paralelos, levando à tradução de “gato” como “gato”.

3. Tradução automática baseada em sintaxe (SBMT). A tradução automática baseada em sintaxe leva em consideração a estrutura sintática das frases para melhorar a precisão da tradução. Analisa a estrutura gramatical da frase fonte e gera uma estrutura correspondente na língua alvo. O SBMT pode capturar relações mais complexas entre palavras e frases, permitindo traduções mais precisas. No entanto, requer técnicas de análise sofisticadas e pode ser computacionalmente caro.

Exemplo: o SBMT aprende a estrutura sintática de uma frase e garante que a concordância entre sujeito e verbo seja mantida na tradução para uma saída gramaticalmente mais precisa.

4. Tradução automática neural (NMT). A tradução automática neural utiliza modelos de aprendizagem profunda, particularmente modelos sequência a sequência ou modelos de transformador, para aprender padrões de tradução a partir de dados de treinamento. O NMT aprende a gerar traduções processando a frase inteira, considerando o contexto e as dependências entre as palavras. Ele demonstrou melhorias significativas na qualidade e fluência da tradução. O NMT pode lidar com dependências de longo alcance e produzir traduções com som mais natural.