O que é tradução automática neural?

Há várias décadas ouvimos falar de tradução automática e das suas diferentes modalidades: estatística, baseada em regras e, mais recentemente, com a evolução da tecnologia, tradução automática neural, que representa avanços importantes neste campo e continua a progredir constantemente. A tradução automática estatística e a baseada em regras não compreendem totalmente a gramática e a semântica, diferente da tradução neural.  

O que é tradução neural?   

A tradução neural ou tradução automática baseada em redes neurais, também conhecida como Tradução automática neural (NMT na sigla em inglês), é uma tecnologia que usa inteligência artificial para obter traduções precisas e de alta qualidade, superando os métodos convencionais de tradução automática.  

Utilizando redes neurais artificiais, essa tecnologia nos possibilita gerar traduções confiáveis e precisas por meio de um processo de aprendizagem contínuo. Quanto mais esses sistemas são utilizados, mais eles aprendem, alimentando-se de dados extraídos de outras traduções. Essas redes neurais tentam simular o funcionamento das redes neurais biológicas que constituem o cérebro humano. 

Como funcionam as redes neurais artificiais?  

Uma máquina que realiza traduções semelhantes às realizadas por humanos possui um sistema de aprendizado bastante rápido. Nesse caso, utiliza-se o deep learning ou aprendizado profundo, que consiste no treinamento do sistema com uma grande quantidade de dados para que ele seja melhor em textos futuros em termos de terminologia e tecnicalidades, entre outros aspectos.  

O sistema de tradução neural é alimentado por uma grande variedade de dados provenientes de termos, frases e textos já traduzidos. Com essas informações, a máquina aprende a interpretar diferentes elementos textuais e seus contextos, tentando decifrar e, de certo modo, prever em qual ambiente ou situação temática o texto será utilizado. Isso gera traduções com um grau elevado de precisão e qualidade, muitas vezes comparáveis às realizadas por um ser humano.  

Contudo, é importante reconhecer que, embora a tradução neural seja superior à tradução automática tradicional, ela não é perfeita. A maior dificuldade é produzir frases muito corretas, o que dificulta a detecção de erros. Por esse motivo, ela deve ser sempre complementada com uma pós-edição realizada por um tradutor humano profissional (de preferência um especialista na área) para garantir a precisão da tradução. 

Desafios da tradução neural 

É claro que a tradução neural oferece múltiplas vantagens, mas também apresenta vários desafios que devemos conhecer. Dentre eles, vale destacar:   

• Literalidade excessiva: às vezes, o resultado obtido em um processo de tradução neural pode ser um texto muito literal, já que uma máquina não é capaz de interpretar e compreender aspectos como termos com duplo sentido, metáforas, jogos de palavras e outras figuras retóricas. Se tentarmos traduzir uma piada com uma máquina, muito provavelmente ela perderá toda a sua graça, enquanto um ser humano saberá como adaptá-la à situação.  

• Corpus técnico insuficiente: frequentemente e dependendo do par de idiomas, uma máquina não possui um corpus técnico adequado para ser capaz de interpretar textos muito técnicos ou com terminologia especializada. Nesses casos, se o volume de tradução justificar, deverão ser criados motores de tradução específicos treinados com essa terminologia. 

• Função do texto e público-alvo: fatores como a função do texto ou seu público-alvo não podem ser totalmente capturados pela tradução automática neural.  

• Tom e registro: o software também não é capaz de detectar o tom do texto, o registro ou os diferentes elementos culturais que o compõem, por isso nem sempre fornecerá a tradução mais adequada.  

• Polissemia e contexto emocional: no caso de termos com mais de um significado possível, o uso de um tradutor automático neural pode levar a certos erros de significado. A máquina também desconhece o impacto emocional que diferentes palavras ou estilos podem ter nos leitores.   

Apesar de todos esses desafios, a tradução neural é um sistema altamente eficiente e, em certas áreas, aumentará a produtividade e reduzirá prazos e custos, algo cada vez mais necessário dado o grande volume de informação atualmente gerado e traduzido. No entanto, a intervenção de um tradutor profissional ou pós-editor, responsável pela edição e revisão do texto, ainda é essencial para corrigir possíveis erros de tradução e para adequar o texto de acordo com seu objetivo e o público ao qual se dirige.  

Diferença entre tradução estatística e tradução neural 

A principal diferença é que a tradução neural utiliza redes neurais para aprender e gerar traduções de maneira mais dinâmica e contextualizada, enquanto a tradução estatística (SMT na sigla em inglês) se baseia na análise de dados linguísticos para identificar padrões de tradução.  

Usando os modelos estatísticos em que a tradução automática estatística se baseia, são inseridas enormes quantidades de dados e o software estabelece padrões e relações entre palavras e frases. No entanto, na tradução automática neural, utiliza-se o aprendizado de máquina ou machine learning, que se baseia na utilização de redes neurais com as quais o próprio software aprende a traduzir de maneira autônoma. 

Consequentemente, a tradução neural proporciona maior qualidade e coerência, pois compreende a gramática e a semântica dos textos. Sua função é aprender a traduzir por si, enquanto a tradução estatística utiliza modelos probabilísticos para gerar traduções baseadas em padrões previamente identificados em grandes volumes de dados paralelos. Portanto, a tradução automática neural oferece traduções com um vocabulário maior, estruturas mais complexas e pode até lidar com palavras desconhecidas. Logo, a NMT poderia ser mais lenta em determinados contextos devido à sua maior complexidade computacional, mas tende a oferecer traduções de maior qualidade, pois utiliza mais recursos em seu sistema de rede neural baseado em deep learning.

Os prós da tradução neural 

A tradução automática baseada em redes neurais se distingue por sua capacidade de interpretar o contexto e a intenção do texto original com maior precisão do que outras soluções automáticas. Embora geralmente gerem resultados fluidos e com menos erros gramaticais, é sempre recomendável fazer uma revisão humana e ajustar o texto final para garantir a máxima qualidade. 

Uma vantagem notável dos sistemas de tradução neural é a sua capacidade de melhorar e se adaptar com o passar do tempo. Na medida em que esses modelos recebem mais dados e recebem feedback, eles são otimizados, proporcionando traduções cada vez mais precisas e fluidas. Essa aprendizagem contínua significa que a qualidade das traduções melhora constantemente com a utilização e incorporação de novos dados linguísticos. 

Comparados aos métodos tradicionais, os modelos neurais oferecem escalabilidade e flexibilidade muito superiores. Graças à sua capacidade de aprender padrões linguísticos a partir de grandes volumes de dados, eles podem se adaptar facilmente a vários idiomas e contextos. Isso os torna especialmente úteis em ambientes multilíngues e na tradução de textos especializados em áreas como medicina, tecnologia e direito. 

Em suma, a tradução neural representa um avanço significativo no campo da tradução automática, oferecendo resultados mais precisos, naturais e adaptáveis. Com a sua capacidade de capturar contexto, agilizar o processo de localização, reduzir custos, melhorar com o passar do tempo e adaptar-se a vários idiomas e contextos, esse avanço na tradução automática facilita uma comunicação global mais natural e eficaz.  

Esperamos que essas informações tenham sido úteis para você. Ficaremos felizes em fornecer mais detalhes sobre os diferentes aspectos da tradução. Entre em contato conosco ou acesse nosso blog para obter mais informações.