Por que usar a tradução automática neural e por onde você pode começar?

Durante décadas, cientistas e engenheiros trabalharam arduamente para desenvolver todo o potencial da tradução automática neural (NMT). Embora modelos de NMT, como os usados pelo Microsoft Translator, tenham transformado a forma como nos comunicamos globalmente, o setor de tradução agora está gravitando em direção a novos avanços, como modelos de linguagem pequena (SMLs) ou modelos de linguagem grande (LLMs), ajustados especificamente para tarefas de tradução. Por exemplo, o Google agora posiciona seu novo Translation LLM baseado em Gemini como uma solução para uma ampla variedade de casos de uso de tradução em relação ao modelo NMT comumente usado, o Google Translate.   

Apesar desses avanços, o NMT ainda desempenha um papel na tradução hoje. Seja traduzindo instantaneamente sinais de trânsito a partir de uma imagem ou interpretando documentos comerciais e jurídicos, o NMT provou ser indispensável em vários setores. As empresas que aproveitam o poder da tradução automática e da inteligência artificial (IA) economizam tempo, quebram barreiras linguísticas e alcançam mercados internacionais mais rapidamente do que seus concorrentes que usam métodos tradicionais de tradução.

Aqui, definiremos a tradução automática neural, como ela funciona e quando usá-la para suas necessidades de tradução de idiomas para melhorar o alcance global.

O que é tradução automática neural?

A tradução automática neural usa redes neurais para fornecer traduções precisas em vários idiomas. Os programas de computador que empregam o NMT traduzem automaticamente o texto de um idioma para outro, aproveitando os padrões aprendidos em grandes conjuntos de dados.

Há pouco tempo, o NMT era visto por muitos como uma ferramenta de tradução inconsistente para traduzir conteúdo importante ou de alta visibilidade, especialmente em grande escala. No entanto, sua capacidade de capturar nuances linguísticas sutis melhorou drasticamente na última década. Agora, é um método ideal para traduzir texto, revolucionando nossa abordagem de tradução e localização de idiomas.

Por exemplo, o software de tradução de IA, como o hub de tradução automática neural da Smartling, usa aprendizado de máquina para selecionar o melhor mecanismo de MT, garantindo resultados de tradução precisos em milissegundos. O Smartling fornece um espaço de trabalho central para processar conteúdo multilíngue em vários métodos de tradução, fluxos de trabalho e formatos de arquivo. É uma ferramenta de tradução inestimável para empresas internacionais que precisam se comunicar em diferentes idiomas, produzindo traduções de alta qualidade nas quais você pode confiar.

Como funciona a tradução automática neural?

A tradução automática neural usa redes neurais artificiais para imitar o processo de tradução humana em um ritmo muito mais rápido. Essas redes compreendem camadas de nós interconectados que codificam o texto fonte, o decodificam no idioma de destino e empregam um mecanismo de atenção para garantir traduções contextualmente precisas. Os modelos NMT aprendem com vastos conjuntos de dados de treinamento em cada idioma.

O que é uma rede neural?

Uma rede neural é um sistema de computador projetado para imitar como o cérebro humano processa e aprende informações. É composto por nós interconectados, ou “neurônios”, que aprendem passando informações entre os nós e ajustando as conexões com base nos dados de treinamento para minimizar os erros de previsão. Esse processo ensina a rede a interpretar e reagir aos dados, otimizando seu desempenho para uma tarefa atribuída, como traduzir texto.

O que é tradução com aprendizado profundo?

A tradução com aprendizado profundo é um ramo avançado da IA que utiliza especificamente redes neurais profundas. Ao contrário dos modelos NMT tradicionais ou “superficiais” que usam apenas uma ou algumas camadas, o aprendizado profundo usa muitas camadas para analisar e aprender com os dados do idioma. Essa profundidade permite uma compreensão mais rica das nuances, melhorando significativamente a precisão e a naturalidade da tradução.

Diferentes tipos de modelos NMT

Existem dois tipos principais de modelos de tradução automática neural, cada um com uma abordagem única para traduzir idiomas:

Modelos de transformadores

Os modelos de transformadores processam todas as palavras em uma frase ao mesmo tempo. Eles usam um sistema chamado autoatenção, que pesa cada palavra em referência a todas as outras palavras na frase. Isso facilita que esses modelos entendam as relações entre palavras, mesmo que elas estejam distantes. Depois de processar as palavras, eles passam as informações por camadas de avanço para refinar sua compreensão. A capacidade de processar palavras em paralelo torna os transformadores muito mais rápidos e poderosos do que os modelos mais antigos.

Os transformadores podem até mesmo traduzir em cenários “zero-shot”, o que significa que eles podem traduzir entre pares de idiomas nos quais não foram treinados, com base em dados de treinamento em cada idioma individual. Isso os torna flexíveis e bons em prever traduções em várias combinações de idiomas.

Modelos RNN

As redes neurais recorrentes (RNN) processam palavras sequencialmente, o que significa que elas analisam uma palavra por vez e transmitem informações de palavras anteriores. Isso os ajuda a entender os padrões ao longo do tempo, mas também significa que eles têm dificuldades com frases longas porque podem “esquecer” palavras anteriores. Como os RNNs processam as informações passo a passo, eles também são muito mais lentos do que os transformadores e não conseguem lidar com grandes conjuntos de dados. Os modelos RNN raramente são mais usados, pois foram substituídos por transformadores, que são muito mais precisos e eficientes. 

Quando usar a tradução automática neural

A tradução automática neural evoluiu ao longo dos anos para atender a inúmeros casos de uso. Aqui estão alguns de seus aplicativos mais comuns em ambientes de negócios:

Comunicação simplificada no local de trabalho

O NMT simplifica a comunicação entre funcionários e departamentos em empresas globais ao traduzir e-mails, mensagens e documentos internos. Todos permanecem na mesma página, não importa de onde venham ou que idioma falem. É uma ótima maneira de criar uma equipe mais forte e conectada.

Suporte ao cliente em tempo real

As empresas globais devem lidar com as consultas dos clientes de todos os mercados em que operam. O NMT permite a tradução em tempo real das consultas dos clientes e das respostas de suporte, permitindo que as empresas ajudem instantaneamente os clientes em seus idiomas preferidos. As operações internacionais não exigem mais uma equipe de suporte multilíngue.

Principais projetos de tradução

O NMT pode traduzir sites inteiros, manuais de usuário e outros documentos de forma mais barata e rápida do que tradutores humanos. Ferramentas de tradução de IA, como o Neural Machine Translation Hub da Smartling, simplificam o processo, fornecendo traduções de alta qualidade em pouco tempo. O hub NMT da Smartling é ideal para localização de sites ou atualizações em repositórios de conteúdo multilíngue.

Traduções de conteúdo especializado

As traduções devem cumprir regulamentações rígidas em setores sensíveis, como saúde ou finanças, e preservar o jargão técnico. Os sistemas NMT podem ser treinados em dados específicos do domínio, traduzindo facilmente conteúdo complexo ou confidencial, mantendo o significado original.

Vantagens da tradução automática neural

Há vários benefícios em integrar a tradução automática neural em sua estratégia de tradução.

• Tempo de publicação mais rápido: os mecanismos NMT podem traduzir grandes quantidades de texto quase instantaneamente, permitindo uma distribuição mais rápida de informações em vários idiomas. 
• Economia de custos: os serviços de tradução automática geralmente são mais acessíveis do que a tradução humana.
• Escalabilidade aprimorada: o NMT pode traduzir grandes volumes de texto sem um aumento proporcional de custos. Essa escalabilidade ajuda empresas de todos os tamanhos a expandir seu alcance global.
• Consistência linguística: o NMT usa termos consistentes em todo o material traduzido, graças à memória de tradução. Essa uniformidade fortalece a voz da marca, mantendo a clareza.
• Personalização: treinar mecanismos NMT personalizados com terminologia específica da empresa produz traduções de alta qualidade. Além disso, os sistemas NMT aprendem e melhoram com o tempo, melhorando continuamente a precisão da tradução.
• Precisão factual: O NMT fornece resultados altamente precisos com consistência. Embora os LLMs ajustados estejam se tornando mais populares, eles introduzem a possibilidade de alucinações que podem diminuir a precisão sem a mitigação adequada.
• Utilitário: Os modelos NMT são fáceis de entender, configurar e executar traduções para uma variedade de casos de uso.

Melhores práticas para incorporar o NMT em seus fluxos de trabalho

A incorporação da tradução automática neural pode melhorar significativamente a eficiência da tradução e reduzir os custos. Essas melhores práticas ajustarão seu processo de NMT:

• Selecione um mecanismo de tradução automática adequado: Nem todo mecanismo NMT é ideal para todos os cenários. Avalie as opções com base em preços, pares de idiomas compatíveis, recursos de personalização e facilidade de integração em seus sistemas existentes. Uma escolha cuidadosa se alinhará às suas necessidades e orçamento exclusivos.
• Aproveite os mecanismos otimizados para o domínio: se seu setor depende de terminologia técnica ou científica, considere usar um mecanismo treinado para seu domínio. Se um motor pré-treinado não estiver disponível, você pode tentar treinar um motor personalizado. Você pode atualizá-lo com o tempo à medida que suas necessidades evoluem.
• Prepare seu conteúdo com a pré-edição: textos estruturados e inequívocos oferecem os melhores resultados de tradução. A pré-edição pode reduzir os erros e melhorar a precisão da tradução.
• Monitore e avalie a qualidade da tradução: estabeleça um ciclo de feedback para avaliar regularmente sua saída de NMT. Classifique automaticamente seu conteúdo para avaliar a qualidade geral de suas traduções. Em seguida, selecione uma amostra desses resultados para revisão humana para comparar pontuações automatizadas com padrões linguísticos. Esse método ajuda você a estimar a necessidade de pós-edição de um texto traduzido, se houver.

Um hub centralizado para uma tradução automática mais inteligente

Você não pode confiar em uma solução única para todos para escalar seus esforços de localização. Os mecanismos de tradução automática se destacam em áreas especializadas. Alguns são ideais para setores ou domínios de nicho, enquanto outros têm melhor desempenho com pares de idiomas ou tipos de conteúdo específicos. Limitar-se a um único mecanismo significa perder todo o potencial da tradução baseada em IA.

Com o MT Auto Select da Smartling, você não precisa se contentar com uma solução. Integrado ao nosso hub de tradução automática neural, o Auto Select oferece acesso aos principais mecanismos, como DeepL, Microsoft Translator e Google Translate, todos trabalhando juntos para oferecer resultados rápidos, precisos e escaláveis. Ao selecionar automaticamente o melhor mecanismo de tradução automática para seu par de conteúdo e localidade, o Auto Select produz traduções de qualidade 350% superior para melhorar seu SEO multilíngue e a comunicação de marca.

A tecnologia de tradução atual vai muito além do NMT. A próxima geração de soluções de tradução, como a AI Translation da Smartling, aproveita o NMT e o LLMs para alcançar resultados ainda mais eficientes e fluentes.

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