O que é Tradução Automática? Como Funciona e Aplicações

700 idiomas e 300 sistemas de escrita; a tradução automática é maior do que você pensa.

A tradução automática simplificou a comunicação e a colaboração em vários setores, avaliando a variedade de sotaques e vocabulário das línguas regionais.

A tradução automática usa software de rede neural artificial, que analisa texto sequencial de linguagem, imagens, ou áudio e traduz a linguagem.

Seja transcrevendo formalidades legais, gerando legendas de vídeo ou direcionando novos públicos para uma nova campanha de marketing, a tradução automática pode potencializar seus fluxos de trabalho linguísticos e torná-lo um especialista multilíngue.

Essa tecnologia sofisticada foi além da simples tradução palavra por palavra e agora entende gramática e significado para interpretar a intenção de um idioma para outro.

A tradução automática está sendo implementada em larga escala em diversas empresas de saúde, jurídicas, bancárias, financeiras e de TI. Não só localiza conteúdo em um idioma personalizado, mas também converte dados de fala ou vídeo em novo texto para maior compreensibilidade.

Tipos de tradução automática

Na tradução automática, dois componentes principais devem trabalhar juntos: o idioma de entrada, que o algoritmo codifica, e o idioma de destino que ele decodifica. Existem várias opções para implementar esse processo.

Tradução Automática Estatística (SMT)

À medida que o aprendizado de máquina estava se desenvolvendo no início dos anos 2000, a tradução estatística começou a ocorrer. Agora, essas ferramentas especializadas são treinadas em grandes conjuntos de dados bilíngues e seguem técnicas de modelagem estatística para entender a distribuição de dados e mapear a entrada para uma categoria possível.

Esse método é baseado em probabilidades e probabilidades e usa algoritmos de aprendizado de máquina para determinar traduções conforme as anteriores. No entanto, a tradução estatística pode resultar em saída imprecisa, pois a máquina nem sempre consegue entender pistas contextuais e significados no texto original e traduz frases inteiras em vez de palavras individuais.

O principal exemplo de tradução automática estatística é o Google Tradutor, que foi lançado em 2016 e derivou insights de consultas de entrada com análise estatística para prever a saída em um idioma diferente.

Tradução Automática Baseada em Regras (RBMT)

A forma original de tradução baseada em máquina, essa técnica remonta aos anos 1950, quando tradutores humanos tinham que inserir manualmente vários dicionários de idiomas e estruturas gramaticais em computadores para tentar uma tradução precisa.

A tradução baseada em regras deriva de regras linguísticas e gramaticais específicas delineadas tanto no idioma de entrada quanto no de saída para traduzir palavras. Palavras individuais são correspondidas umas às outras como equivalentes de correspondência exata, o que pode dificultar a criação de uma saída significativa.

Embora você possa revisar a saída para gramática e contexto usando essa técnica, você perde nuances. A maioria dessas traduções precisa de edições humanas antes de serem usadas.

Tradução Automática Neural

Graças aos desenvolvimentos em IA, a tradução por rede neural tornou-se agora a técnica padrão para esse tipo de trabalho. A tradução automática neural muitas vezes se integra com ferramentas de aprendizado profundo que possuem as capacidades de lidar com dependências de longo alcance. Envolve redes neurais como modelos seq2seq, modelos de transformadores ou até mesmo redes neurais recorrentes para derivar pesos de sentenças em vez de palavras isoladas e usar "estado oculto" para prever novo conteúdo.

Esse tipo de tradução automática requer pouca intervenção humana uma vez que a máquina completa o treinamento de aprendizado profundo. Também adiciona novos idiomas o mais próximo possível da compreensão humana.

Apesar da alta pontuação de precisão que as traduções de rede neural profunda oferecem, ainda é necessário algum monitoramento humano para editar a saída. Portanto, essa técnica ainda não está no ponto em que pode substituir completamente um tradutor humano.

Tradução automática híbrida

O método híbrido faz uso de várias técnicas ao mesmo tempo para gerar uma tradução automática precisa. Essa abordagem geralmente começa com tradução automática baseada em regras ou estatística, antes do tradutor secundário.

Como uma tentativa de superar as imprecisões que uma única fonte pode criar, essa abordagem de ajuste fino funciona bem com recursos limitados. No entanto, muitas empresas responderam aos problemas de precisão usando traduções automáticas de rede neural como uma alternativa confiável, pois requer apenas uma ferramenta.

Como funciona a tradução automática moderna

Aprendizado profundo a tradução automática exige que os computadores trabalhem com uma rede neural que replica o cérebro humano o mais próximo possível. Mas como isso acontece?

O idioma de entrada passa por vários nós interconectados para gerar a saída traduzida. Em vez de dividir palavras individuais para tradução, o computador analisa cada frase como um todo para entender o contexto e o significado completos antes de traduzir o texto.

Como um desenvolvimento mais recente na tecnologia de IA, grandes modelos de linguagem (LLMs) são as redes neurais que podem entender padrões na linguagem e usá-los para derivar contexto de uma frase escrita ou falada.

Uma técnica conhecida como "autoatenção" permite que essas ferramentas se concentrem em partes individuais de uma frase, enquanto ainda levam em consideração o significado geral da frase. Essas ferramentas de tradução modernas avaliam palavras individuais e como elas se relacionam entre si e com a frase completa antes de traduzi-las para o idioma de saída.

Componentes-chave da tradução automática

A arquitetura interna das ferramentas de tradução automática depende da distribuição de probabilidade de categorias para dados de entrada e saída. Combina o valor derivado, etapas de tempo das palavras e conjuntos de dados pré-treinados para chegar a uma conclusão para a saída. Aqui estão os componentes-chave de uma ferramenta de tradução automática:

• Arquitetura codificador-decodificador: Primeiro, a ferramenta de aprendizado de máquina converte tokens de entrada em vetores e armazena seu valor em uma etapa de tempo específica. Esse processo também é conhecido como incorporação posicional. As palavras até a posição [t-1] são convertidas em vetores e armazenadas contra sua posição de ocorrência na frase.
• Mecanismo de atenção: "Atenção" refere-se ao estresse ou priorização dada a palavras específicas devido a uma associação mais significativa com a saída. A atenção é aplicada para seguir a mesma ordem de frase ou protocolo de entrada para manter o significado do texto intacto após localizá-lo em um idioma diferente.
• Tokenização: Na tradução automática, as frases são divididas em tokens e o sentimento de cada token é analisado para gerar frases gramaticalmente precisas. Isso garante que a saída siga o mesmo ecossistema emocional e contextual que a entrada.
• Dados de treinamento: Seja rotulado ou não rotulado, as ferramentas de tradução automática são treinadas com dados de treinamento de alta qualidade para prever a categoria futura correta para a entrada e combiná-la com a categoria de saída. Os modelos de tradução automática são treinados em grandes conjuntos de dados bilíngues ou multilíngues que contêm pares de texto pré-treinados.

Benefícios da tradução automática

Os avanços nas ferramentas de tradução modernas adicionaram inúmeros benefícios a esse tipo de trabalho, tanto para uso pessoal quanto empresarial.

• Maior acessibilidade. A tradução automática remove barreiras linguísticas em todo o mundo. Muitas dessas ferramentas também traduzem texto em vários idiomas ao mesmo tempo, o que torna possível para empresas ou indivíduos falarem com públicos multilíngues. Essas máquinas também beneficiam inadvertidamente os deficientes visuais, pois texto para fala permite que os usuários vocalizem ações.
• Custos reduzidos. A alta velocidade e precisão das traduções automáticas significam que as empresas podem traduzir qualquer coisa por significativamente menos dinheiro do que o salário de um tradutor humano. Os humanos ainda precisam editar e revisar o texto, mas as máquinas assumiram grande parte do trabalho pesado inicial, o que economiza dinheiro.
• Aumento de velocidade e volume. Os tradutores automáticos podem interpretar milhões de palavras e frases instantaneamente. Segue uma técnica de "paralelismo" para gerar várias amostras de traduções.
• Maior escalabilidade. Um dos maiores benefícios da tradução automática é que o aprendizado não supervisionado continua toda vez que uma nova tradução é adicionada à máquina, o que significa que as traduções estão sempre melhorando. O aprendizado autônomo significa que as saídas de tradução podem ser escaladas conforme as necessidades do negócio mudam.

Desafios da tradução automática

Embora a tradução automática reduza o tempo extra que as empresas precisam dedicar aos serviços de tradução, ela tem algumas áreas de limitações:

• Ambiguidade contextual: Como as ferramentas de tradução de aprendizado de máquina compreendem o significado de uma palavra ou frase com base em sua frequência, pode analisar as mesmas palavras usadas em diferentes contextos de maneira unidimensional.
• Expressões idiomáticas: As ferramentas de aprendizado de máquina não conseguem encontrar respostas ou rótulos adequados para expressões exclamativas ou idiomáticas usadas no conjunto de dados de entrada. Isso leva a uma saída ruidosa ou inadequadamente estruturada.
• Idiomas de poucos recursos: Dialetos locais ou línguas nativas de países pouco populosos não são ideais para tradução automática devido à falta de dados de treinamento. Como o algoritmo não tem dados suficientes para raspar, pode não gerar respostas contextuais.
• Variações de sintaxe e gramática: Diferentes idiomas têm suas próprias regras gramaticais ou construções de frases que não serão claras para o modelo de tradução automática. Nesses casos, o modelo pode analisá-los de uma maneira genérica.
• Terminologia específica de domínio: Campos técnicos como direito, medicina ou automotivo podem usar jargões ou termos específicos de domínio que o modelo não consegue traduzir com precisão.

Aplicações de tradução automática

Para traduções diretas, como texto instrucional ou conversas simples, empresas de diversos setores encontraram aplicações significativas.

Comunicações internas e externas

Empresas com uma força de trabalho dispersa em muitos países às vezes têm dificuldade em enviar comunicações para toda a empresa. Se as habilidades linguísticas variarem entre os escritórios, a tradução automática oferece suporte para garantir que todos entendam as comunicações internas instantaneamente. Isso simplifica tudo, desde materiais de treinamento e integração de funcionários até apresentações e cerimônias da empresa.

As comunicações externas com clientes, a imprensa ou outros têm a mesma importância. Quando as empresas trabalham internacionalmente, ter um tradutor à disposição o tempo todo é incrivelmente útil. A tradução automática pode traduzir conteúdo existente que a empresa possui e que é enviado para novos locais, como postagens de blog ou outros materiais de marketing.

Conteúdo regulado e restrito

Certos setores, como jurídico e saúde, podem estar sob regulamentações rigorosas sobre quem verá o conteúdo. Ter um tradutor humano envolvido pode exigir grandes quantidades de papelada legal, como acordos de confidencialidade (NDAs), que podem levar tempo para serem elaborados e finalizados. Quando as empresas enfrentam uma pressão de tempo, o suporte de tradução automática pode aliviar parte da pressão.

No entanto, a máquina tem limites em termos do que pode ingerir. Algumas informações confidenciais não são divulgadas à máquina por razões legais ou éticas. Mas, em muitos casos, informações em setores regulamentados, como patentes, processos judiciais ou avisos de medicamentos, são traduzidas para outros idiomas por meio de tradução automática.

Análise de dados

As máquinas podem processar dados infinitamente mais rápido do que o cérebro humano. Como resultado, empresas que traduzem grandes quantidades de texto todos os dias podem usar essas ferramentas para economizar tempo significativo.

Por exemplo, uma empresa de viagens deseja coletar dados sobre análise de sentimento dos clientes que participaram de seus passeios. Usando tradução automática, a empresa pode entender avaliações e depoimentos de clientes de todo o mundo para obter uma melhor compreensão de seus pensamentos ou frustrações.

Atendimento ao cliente

Se sua empresa tem clientes localizados em todo o mundo, responder a eles em seu próprio idioma em um tempo razoável é essencial para construir lealdade e confiança com seu público. Um tradutor automático funciona em tempo real para problemas de atendimento ao cliente e pode automatizar muitas respostas de e-mail e chat, o que melhora a experiência do cliente sem precisar contratar funcionários adicionais.

Localização de conteúdo

Com a tradução automática, você pode criar materiais de marketing, e-mails ou anúncios em grandes idiomas internacionais. Essas ferramentas são alimentadas com diversos conjuntos de dados regionais e oferecem alta potência computacional gráfica (GPU) para localizar longos trechos de conteúdo de uma só vez.

Localizar fluxos de trabalho de conteúdo e alcançar uma comunicação adicional com o público pode fazer com que você seja visto como uma empresa altamente empática e inclusiva e reduzir a necessidade de qualquer intermediário de idioma.

Jurídico e saúde

A tradução automática também é fundamental na transcrição de documentos legais, intimações, cartas comerciais ou intimações em diferentes idiomas para diferentes clientes. No setor de saúde, a tradução automática pode categorizar registros de pacientes, derivar insights críticos de testes e traduzir diagnósticos para diferentes doenças.

Em ambos os setores, a tradução automática pode ajustar o trabalho administrativo e permitir que pacientes ou clientes leiam os documentos ou relatórios necessários em seu próprio idioma. Essas ferramentas também usam grandes modelos de linguagem (LLM) para adicionar ou otimizar o conteúdo em qualquer estágio.

Educação

A tradução automática auxilia no aprendizado de idiomas mais rápido, fornecendo resposta instantânea em um idioma diferente para o aluno. Também capacita educadores a projetar currículos, tarefas ou provas em um idioma regional ou converter texto escrito em áudio falado que é mais fácil de entender. Isso leva a um foco e concentração aprimorados nos alunos, permitindo que eles passem em suas avaliações e avancem para o próximo nível de aprendizado de idiomas.

Por Favor, não foi tão difícil.

As máquinas ainda não podem substituir tradutores humanos, mas podem otimizar a maior parte do trabalho de tradução em tempo real e em grandes volumes sem custos adicionais. Aproveite ao máximo o que a tecnologia oferece: grande eficiência e traduções de alta qualidade que essas ferramentas fornecem a você.

Saiba mais sobre ferramentas de tradução de sites e conecte-se com seu público no idioma que você preferir.