Quão preciso é o Google Translate? O que você precisa saber

A expansão global oferece oportunidades empolgantes para qualquer empresa, mas alcançar novos públicos em todas as culturas traz desafios distintos. O sucesso depende de superar as barreiras linguísticas e estabelecer conexões genuínas com seus mercados-alvo. Isso vai além de simples traduções palavra por palavra: exige transmitir o contexto cultural e o tom corretos para garantir que sua marca ressoe com falantes nativos.

Apesar dessas complexidades, muitos recorrem ao Google Translate para obter soluções rápidas. Embora possa atingir uma precisão impressionante —às vezes acima de 94%— sua eficácia na tradução e localização comercial depende dos idiomas, das estruturas das frases e das circunstâncias específicas.

Então, qual é a precisão do Google Translate para localizar seu site e outros materiais da empresa? Em alguns casos, um tradutor humano ou outra ferramenta (ou ferramentas) de tradução pode ser mais confiável.

Para entender a precisão da tradução do Google, é importante primeiro explorar a tecnologia por trás dela.

Como funciona o Google Translate?

O Google lançou sua ferramenta de tradução automática, o Google Translate, em 2006, inicialmente contando com a metodologia estatística de tradução automática (SMT) para processar texto. Embora eficaz para traduções básicas, a versão inicial enfrentava dificuldades com frases mais longas e complexas. Em 2016, o Google introduziu a tradução automática neural (NMT), alimentada por inteligência artificial (IA), melhorando significativamente a precisão da tradução ao analisar frases inteiras no contexto.

O SMT trabalhou analisando grandes bancos de dados de textos bilíngues e identificando padrões estatísticos para gerar traduções usando um modelo de tradução, modelo de idioma e modelo de reordenação. Embora esse método pudesse lidar com traduções mais simples concentrando-se em probabilidades, ele geralmente produzia imprecisões em frases complexas devido à sua dependência de traduções palavra por palavra ou frase por frase, sem a capacidade de compreender totalmente o contexto ou o significado da frase.

Por exemplo, imagine que você está tentando traduzir " Eu vou ao banco hoje " do inglês para o francês. Sem entender o contexto completo, o SMT divide a frase em partes menores, traduzindo palavra por palavra ou frase por frase com base em probabilidades estatísticas de um banco de dados de texto bilíngue. A ambigüidade do " bank " cria desafios: em francês, " bank " pode ser traduzido para " banque " (uma instituição financeira) ou " berge " (uma margem do rio). Se seu conjunto de dados fizer referência principalmente a instituições financeiras, o SMT pode escolher incorretamente " banque ", mesmo que você esteja se referindo a uma margem de rio para pescar, resultando em uma tradução imprecisa.

O SMT também dependia da disponibilidade de documentos traduzidos paralelamente para pares de idiomas específicos. Quando menos recursos traduzidos estavam disponíveis para uma determinada combinação de idiomas, a precisão diminuiu.

Tudo isso mudou em 2016, quando o Google lançou a estrutura Google Neural Machine Translation (GNMT) que revolucionou a tradução digital. O GNMT analisa o contexto e o significado de frases inteiras, produzindo traduções mais precisas que refletem melhor os padrões naturais de fala e expressões idiomáticas usadas por falantes nativos.

O GNMT se baseia em uma mistura de conjuntos de dados linguísticos proprietários e de código aberto, que incluem traduções humanas e recursos de linguagem digital. Esse conjunto de dados abrangente permite que o sistema identifique padrões estilísticos e nuances contextuais, aumentando significativamente a precisão da tradução. Ao incorporar gírias e expressões idiomáticas, o GNMT reduz os erros de tradução em 55% a 85% para pares de idiomas amplamente usados, como inglês para espanhol.

Com o GNMT, o Google Translate não depende mais de idiomas intermediários, permitindo traduções diretas entre mais de 130 pares de idiomas. Esse avanço melhorou significativamente a velocidade e a precisão da tradução.

Quão bom é o Google Translate? Aplicações e eficácia na vida real

Em situações cotidianas, como conversas casuais ou necessidades básicas de viagem, como decifrar placas de rua ou o menu de um restaurante, por exemplo, o Google Translate geralmente funciona bem. Mas quão preciso é o Google Translate em um contexto comercial aprofundado?

Isso depende principalmente do par de idiomas e da complexidade da tradução. Um estudo de 2021 do Centro Médico da UCLA descobriu que a tradução do GNMT preservou o significado original em 82,5% dos casos. No entanto, a precisão do Google Translate variou entre 55% e 94%, dependendo dos idiomas específicos envolvidos.

Precisão do Google Translate nos principais grupos linguísticos europeus

Para idiomas não europeus, a precisão do Google Translate tende a diminuir significativamente devido aos recursos linguísticos limitados e aos dados insuficientes. Um estudo de 2019 revelou que ele produzia traduções incorretas 80% das vezes ao converter idiomas para inglês, incluindo:

• Cebuano
• georgiano
• curdo
• Latim
• malaio
• maori
• Nepali
• persa
• Punjabi
• Urdu
• Uzbeque

Considerando os dados de origem limitados do Google Translate para determinados idiomas, isso não é surpresa. A ferramenta funciona bem ao traduzir textos estruturados, como documentos oficiais ou instruções diretas, em idiomas amplamente usados, como inglês, chinês ou espanhol. No entanto, sua precisão cai significativamente —para cerca de 72%— ao traduzir conteúdo gerado pelo usuário ou expressões casuais do inglês para outros idiomas.

Entendendo os tipos de tradução: quando você deve escolher o Google Translate?

A precisão do Google Translate varia de acordo com a intenção, o estilo e o público. Funciona bem para traduzir:

• Texto de baixa visibilidade.
• Frases curtas e diretas.
• Cópia repetitiva e instrutiva, como guias simples de solução de problemas.
• Conteúdo como resenhas de produtos, bases de conhecimento e fóruns, em que os leitores não esperam necessariamente uma gramática ou ortografia perfeitas.

No entanto, você provavelmente desejará considerar ferramentas ou serviços de tradução alternativos quando:

• O conteúdo inclui expressões idiomáticas que precisam de contexto para transmitir significado, especialmente para falantes nativos.
• O idioma alvo carece de um equivalente direto para certas frases ou palavras coloquiais.
• Usar o Google Translate como dicionário — traduções palavra por palavra podem não capturar a intenção do autor.
• A fonte não segue as convenções gramaticais padrão.
• O texto contém sarcasmo ou ironia.

Nesses casos, o Google Translate pode ter dificuldades com as sutilezas do idioma original, causando erros gramaticais ou mensagens desalinhadas que perdem o contexto cultural do seu público-alvo.

Explorando alternativas ao Google Translate: o hub de tradução automática neural (NMT) da Smartling

Existem várias alternativas ao Google Translate, cada uma oferecendo recursos e pontos fortes exclusivos, adaptados às diferentes necessidades de tradução, incluindo:

• DeepL: Essa plataforma usa um método de tradução automática semelhante ao Google Translate, mas afirma exigir menos edições por tradutores humanos devido ao foco no contexto e nas nuances. Atualmente, ele suporta 28 idiomas.
• Amazon Translate: A Amazon se destaca em precisão contextual ao incorporar dados paralelos personalizados (exemplos de texto nos idiomas de origem e de destino) por meio do recurso “Tradução Personalizada Ativa” (ACT). Em um estudo, aumentou as pontuações do BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) de inglês para chinês em 6,5%. Atualmente, o Amazon Translate oferece serviços de tradução para 75 idiomas.
• Microsoft Translate: o serviço de tradução da Microsoft tem um bom desempenho consistente em 111 idiomas. Desses, ele pode lidar com texto, fala, imagem, conversão de texto em fala, conversas em vários dispositivos e operar offline em mais de 20 idiomas, incluindo chinês, alemão e espanhol.

Embora nenhum provedor de tradução automática se destaque como líder definitivo quando se trata de precisão total, isso não significa que você esteja limitado a escolher entre tradutores humanos e tradução automática. O Smartling oferece uma terceira opção: combinar ambas em um único fluxo de trabalho.

Em vez de depender de apenas um mecanismo de MT, o NMT Hub da Smartling usa a IA para selecionar o melhor mecanismo de MT — Google, DeepL, Amazon, Microsoft ou outros — para um determinado trabalho. A partir daí, linguistas profissionais revisam e refinam o conteúdo para garantir vocabulário, gramática e contexto cultural precisos.

Com o Smartling, você pode se beneficiar da eficiência da IA combinada com a precisão da experiência humana, garantindo a melhor tradução possível para sua empresa.

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Alcançar um público global exige mais do que apenas traduzir palavras — requer conteúdo que se conecte com clientes em potencial, capturando sua atenção e emoções. Traduções bem-sucedidas transmitem não apenas a mensagem, mas também o sentimento e a visão por trás de seu produto.

Embora o Google Translate seja uma solução popular que oferece uma precisão impressionante, pode não ser a melhor opção para todas as necessidades comerciais. Outros mecanismos de MT ou ferramentas de tradução podem atender melhor às suas necessidades específicas, dependendo do idioma.

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