O que é tradução automática e como ela pode acelerar a entrada no mercado?

O que é tradução automática? É uma boa pergunta, pois essa tecnologia existe desde 1949. A tradução automática, ou a tradução automática de texto de seu idioma de origem para outro por meio de software de computador, parece muito diferente hoje do que era décadas atrás e continua evoluindo rapidamente.

Se você ainda imagina o Babelfish do início dos anos 2000 quando pensa em tradução automática, pode se surpreender com a precisão, conveniência e rapidez da tecnologia atual. A tradução automática agora pode ajudar as empresas a se lançarem em novos mercados globais de forma rápida e confiável.

Não é mais uma questão de se você deve usar a tradução automática, mas de quando e como. Mas primeiro, vamos responder à pergunta “O que é tradução automática?” e dissipar alguns mitos comuns sobre isso.

O que é tradução automática?

Simplificando, a tradução automática é um processo em que inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e algoritmos traduzem automaticamente texto ou fala de um idioma para outro, sem a necessidade de um linguista humano. Durante esse processo, o texto ou idioma original é chamado de idioma de origem e o idioma para o qual você está traduzindo é chamado de idioma de destino.

Diferentes tipos de métodos de tradução automática

Existem várias abordagens diferentes para a tradução automática, e cada uma funciona de maneira um pouco diferente.

Tradução automática baseada em regras

Com a tradução automática baseada em regras (RBMT), o sistema de IA usa regras linguísticas e dicionários bilíngues para traduzir texto. As regras linguísticas informam à IA como ela precisa traduzir palavras ou frases do idioma de origem para o idioma de destino para preservar o significado.

O RBMT exige que tradutores humanos criem e mantenham regras gramaticais e linguísticas, além de realizar muitas edições humanas. Atualmente, o RBMT não é muito comum devido à necessidade de envolvimento humano e à baixa qualidade da tradução.

Tradução automática estatística

A tradução automática estatística (SMT), que requer menos intervenção humana do que a RBMT, usa algoritmos de aprendizado de máquina para concluir as traduções. O SMT analisa um grande número de traduções humanas existentes para identificar padrões. Esses padrões então permitem que o sistema desenvolva modelos estatísticos para prever como traduzir o texto.

O SMT é uma melhoria em relação ao RBMT, mas ainda apresenta problemas de precisão.

Tradução automática baseada em sintaxe

A tradução automática baseada em sintaxe (SBMT), um tipo de SMT, depende de regras gramaticais e estruturas de frases para traduzir o texto. A análise de frases de exemplo e suas traduções correspondentes, ou pares de idiomas, permite que a SBMT inclua regras de sintaxe nos modelos estatísticos de tradução que ela cria.

Essa abordagem permite que a SBMT traduza textos complexos com mais precisão, mas requer um grande número de exemplos de palavras e frases para treinar.

Tradução automática neural

A tradução automática neural (NMT) aprende a traduzir idiomas usando um método de aprendizado de máquina chamado redes neurais. Uma rede neural funciona de forma semelhante a um cérebro humano ao passar dados por vários nós interconectados. Esse sistema permite que o NMT trabalhe com grandes conjuntos de dados, pois cada nó trabalha para decodificar o idioma de origem e codificar o idioma de destino.

Como o NMT traduz frases inteiras em vez de palavras ou frases isoladas, suas traduções tendem a parecer mais naturais. Como muitos o consideram o método de tradução automática mais preciso, a maioria das tecnologias de tradução de idiomas, incluindo o Smartling, depende do NMT.

Tradução automática híbrida

A tradução automática híbrida (HMT) usa dois ou mais métodos de tradução automática para melhorar os resultados que você pode ver em uma única solução de tradução. Na maioria das vezes, o HMT combina modelos RBMT e SMT, mas também pode usar modelos NMT.

Por exemplo, o HMT pode usar o SMT para identificar e traduzir padrões, o RBMT para traduzir certas nuances linguísticas e o NMT para criar traduções mais precisas e com som natural.

O que é uma ferramenta de tradução assistida por computador?

Usadas junto com ferramentas de tradução automática, as ferramentas de tradução assistida por computador (CAT) automatizam tarefas como edição e gerenciamento de traduções. Para fazer isso, os usuários inserem texto na ferramenta CAT, que então divide o texto em segmentos de parágrafo, frase ou frase. A ferramenta então salva esses segmentos em um banco de dados que o software de tradução automática pode acessar.

Como o software CAT acelera o processo de tradução, muitas empresas usam essas ferramentas para automatizar seus projetos de tradução e localização.

3 principais benefícios da tradução automática

Imagem do Smartling Translate Hero
O Smartling Translate permite que você crie rapidamente traduções personalizadas e personalizadas de acordo com a marca em segundos. (Fonte: Smartling)

Localizar as experiências do usuário é mais importante do que nunca — a CSA Research descobriu que 76% dos consumidores preferem comprar em seu próprio idioma. Felizmente, a tradução automática oferece vários benefícios que a tornam ideal para empresas que estão tentando alcançar novos mercados:

  1. Maior velocidade: o software de tradução automática, como o NMT Hub da Smartling ou o Smartling Translate, melhora a eficiência ao automatizar as tarefas manuais envolvidas no processo de tradução. A tradução automática pode abranger até 7.000 palavras por dia, enquanto um tradutor humano pode traduzir uma média de 2.000 a 3.000 palavras por dia.
  2. Custos mais baixos: embora as taxas de tradução normalmente fiquem entre $0,15 e $0,30 por palavra para um tradutor humano, a tradução automática custa muito menos — cerca de $0,0012 a $0,0050 por palavra.
  3. Conveniência: agora existem vários serviços de tradução automática, incluindo DeepL, Google Translate, Amazon Translate e Smartling. Esses serviços tornam o uso da tradução automática para projetos pessoais, ou mesmo para projetos de localização de negócios em vários idiomas, muito mais conveniente.

Os benefícios da tradução automática ajudam as empresas a alcançar novos mercados mais rapidamente com conteúdo localizado.

A história da tradução automática

A história da tradução automáticacomeçou em 1949, quando apareceu no Memorando de Tradução de Warren Weaver. Pouco tempo depois, a Segunda Guerra Mundial gerou a necessidade de uma tradução mais rápida de documentos militares, então pesquisadores como Yehoshua Bar-Hillel começaram a experimentar a tradução automática em 1951.

Colocar a tradução automática em prática, no entanto, foi difícil. Os primeiros modelos, como o Georgetown IBM Experiment, se basearam em um conjunto de regras linguísticas. Além dessa dependência de tradutores e regras profissionais, os sistemas de tradução automática da década de 1950 exigiam mais capacidade de processamento e armazenamento de dados do que a tecnologia atual poderia oferecer.

O desenvolvimento da tradução automática continuou nas décadas de 1960 e 70 com SYSTRAN e METEO. No entanto, como esses sistemas ainda usavam tradução baseada em regras, os pesquisadores continuaram lutando para desenvolver uma ferramenta que pudesse competir com tradutores humanos.

A década de 1990 viu o surgimento do SMT, graças à disponibilidade de grandes conjuntos de dados de treinamento de idiomas. Os sistemas SBMT também ganharam popularidade, e ambas as novas abordagens de tradução automática resultaram em maior precisão e traduções de alta qualidade.

No final dos anos 90 e início dos anos 2000, softwares como o Babelfish e o Google Translate, junto com a chegada da Internet, deram a mais pessoas acesso à tradução automática. E em 2016, o Google introduziu o NMT, levando a Microsoft e a Amazon a seguirem de perto. A qualidade da tradução automática moderna está agora ainda mais próxima da dos tradutores humanos.

" [A tradução automática neural] está gradualmente eliminando a demarcação entre tradução humana e automática”, diz Jack Welde, fundador e CEO da Smartling. “Está criando mais oportunidades para um circuito fechado produtivo entre a máquina e o ser humano, incluindo ferramentas habilitadas pela máquina que tornam o ser humano mais produtivo e insumos humanos que tornam a máquina mais precisa no futuro.”

Você sabia? As teorias por trás da tradução automática criaram o campo do processamento de linguagem natural.

3 mitos da tradução automática

Embora a tradução automática exista há mais de meio século, os mal-entendidos ainda prevalecem. Vamos esclarecer alguns mitos comuns da tradução automática.

Mito 1: A tradução automática substituirá os tradutores humanos

Fato: Sempre haverá a necessidade de tradutores humanos no processo adicionarem relevância cultural e nuances que a tradução automática não pode alcançar.

Claro, a tradução automática pode tirar parte do trabalho de tradutores humanos em determinadas circunstâncias. Mas conteúdos de maior visibilidade, detalhados e mais complexos, como páginas da web, aplicativos móveis ou até mesmo materiais de marketing de uma empresa, exigem pós-edição humana para garantir precisão e relevância. Além disso, se o idioma de destino for menos comum, a tradução automática pode produzir traduções imprecisas devido à falta de dados de treinamento nesse idioma.

A tradução automática também pode ter dificuldades para traduzir conteúdo específico do setor, especialmente se conjuntos de dados e modelos especializados não estiverem disponíveis. É aqui que os linguistas humanos com experiência profissional ou acadêmica brilham. Eles podem editar os resultados da tradução automática para que o texto traduzido seja claro e preciso.

Como alternativa, você pode procurar um serviço de tradução automática como o Smartling, que permite treinar um mecanismo de tradução automática personalizado usando glossários e memória de tradução para reduzir erros e manter os padrões da marca.

Mito 2: Todo software de tradução automática produz a mesma qualidade de tradução

Fato: A qualidade depende do mecanismo de tradução automática e do idioma em questão.

Você pode se surpreender ao saber que a precisão da tecnologia de tradução automática depende não apenas do mecanismo que você usa, mas também do idioma de destino.

Por exemplo, o PCMag testou a precisão de diferentes mecanismos de tradução automática ao traduzir vários idiomas e descobriu que o ChatGPT era o mais preciso para traduzir polonês, mas o Google Translate era o melhor para traduzir tagalo. A resposta para qual mecanismo de tradução automática é o melhor ainda continua mudando à medida que as atualizações são lançadas e os mecanismos são treinados em novos conjuntos de dados. Gráfico MT atualizadoONMT Hub da Smartling seleciona entre vários mecanismos para melhorar a qualidade da tradução. (Fonte: Smartling)

O NMT Hub da Smartling garante que você sempre obtenha a tradução mais precisa possível, encaminhando automaticamente seu conteúdo para o mecanismo de tradução automática que oferece os melhores resultados com base em seu projeto. O NMT Hub seleciona entre modelos como Amazon Translate, Watson Language Translator, GPT e PROMT, resultando em traduções de qualidade até 350% superior.

Mito 3: O processo de tradução automática não requer nenhuma intervenção humana

Fato: A verificação contextual requer pós-edição.

Até mesmo o NMT é imprevisível quando se trata de contexto, então editores humanos são necessários para garantir que o significado pretendido ainda esteja presente em seu conteúdo recém-traduzido.

Além disso, a forma como a tradução automática funciona pode potencialmente criar resultados tendenciosos. Isso se deve em grande parte a preconceitos culturais e de gênero, bem como a outros preconceitos nos dados de treinamento. Por exemplo, os sistemas de tradução automática tendem a traduzir palavras de gênero nas versões masculinas correspondentes devido à grande representação de figuras e discursos masculinos nos dados.

Para traduções faladas, esse é um problema ainda maior. A Stanford Social Innovation Review observa que o software de reconhecimento de fala do Google reconhece vozes masculinas com 13% mais precisão do que vozes femininas. A disparidade na precisão aumenta ainda mais se a voz pertencer a uma mulher negra ou a um usuário que fala com sotaque.

A contribuição humana é necessária para reduzir e remover preconceitos — e a tecnologia de tradução automática exige acesso a conjuntos de dados diversos e imparciais quando possível.

Encontrando a combinação certa de traduções

A qualidade da tradução automática ainda não está à altura dos tradutores profissionais. Isso é especialmente verdadeiro para certos tipos de conteúdo, como contratos legais, onde a precisão é essencial, ou anúncios, que exigem criatividade para transmitir uma mensagem em um espaço pequeno.

Veja quando usar a tradução automática versus a tradução humana, bem como quando você deve usar as duas.

Tradução automática

Com os avanços recentes, incluindo o NMT, a tradução automática agora é ideal para os seguintes projetos:

  • Tickets e mensagens de suporte
  • Resenhas de usuários
  • Manuais do usuário com alto volume de conteúdo
  • Documentação interna
  • Bases de conhecimento e guias de ajuda
  • Rodapés do site

Tradução humana

Você vai querer um par de olhos humanos quando se trata de traduzir esses tipos de conteúdo:

  • Páginas iniciais e páginas de destino do site
  • Postagens no blog
  • Comunicados de imprensa
  • Anúncios
  • Campanhas de marketing por e-mail

Acelere a expansão global: leia nosso guia para saber como traduzir seu site ou aplicativo móvel com um sistema de gerenciamento de tradução.

IA e tradução humana

Trabalhando em documentos ou conteúdos técnicos? Vale a pena usar um software de tradução automática para criar sua tradução inicial e depois pedir a um tradutor humano que revise os resultados desse conteúdo:

  • Contratos comerciais*
  • Patentes
  • Termos e condições
  • Materiais de marketing
  • Conteúdo de SEO
  • Títulos e descrições de produtos

Use a poderosa tradução automática da Smartling para oferecer experiências impactantes

A tradução automática percorreu um longo caminho desde sua criação em 1949. Agora, as empresas podem contar com ferramentas como o Smartling Translate e o NMT Hub para oferecer conteúdo localizado de alta qualidade em menos tempo e por uma fração do custo da tradução humana.

Para projetos que exigem mais nuances e conhecimentos específicos do setor, a Smartling também oferece tradução humana com inteligência artificial. Essa abordagem oferece o melhor dos dois mundos: resultados rápidos de tradução automática seguidos por uma revisão humana para obter precisão e relevância ideais.

Traduza bilhões de palavras em minutos com o NMT Hub da Smartling ou assista à nossa demonstração de cinco minutos para descobrir o que nossos serviços de tradução podem tirar do seu prato.

Por que esperar para traduzir com mais inteligência?

Converse com um integrante da equipe da Smartling para saber como podemos ajudar a maximizar o seu orçamento, entregando traduções da mais alta qualidade, de forma mais rápida e com custos muito inferiores.
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