Por Mariana González

redatora e revisora freelancer na Rock Content, crítica de cinema e apaixonada por histórias em todas as suas formas.

Publicado em 01/06/2020. | Atualizado em 04/05/2020


Será que levar conteúdos para o mundo todo exige priorizar a velocidade da tradução automática em vez da expertise dos tradutores humanos? Entenda tudo neste post!

Os avanços da tecnologia mudaram e continuam mudando a realidade de muitas profissões — e, no caminho, também tornam algumas obsoletas e criam novos cargos.

Quando ouvimos falar sobre o que é tradução automática, podemos acabar pensando que o tradutor profissional é uma das ocupações que perdem a relevância diante da tecnologia, mas a realidade é bem diferente.

A tecnologia realmente tem grandes impactos no mercado de trabalho e faz com que alguns cargos deixem de ser necessários. Porém, especialmente quando há aspectos culturais envolvidos, ela torna-se mais uma ferramenta do que uma substituta.

É preciso realmente entender o que é tradução automática para compreender como e quando ela pode ser usada pelos profissionais da tradução e por que o tradutor continua sendo fundamental. Por isso, continue a leitura para ficar por dentro do assunto!

O que é tradução automática?

Tradução automática, ou Machine Translation (MT), é o uso de recursos tecnológicos para alterar de maneira automatizada o idioma de um texto. Ou seja, uma frase em inglês pode ser convertida imediatamente para o português com um clique.

A tradução automática é possível graças a ferramentas de machine learning e Neural Machine Translation (NMT). As redes neurais artificiais são um grande avanço da tecnologia de automação de processos, pois permitem que os algoritmos tomem decisões e aprendam com os resultados dessas decisões — por exemplo, se a tradução sugerida faz sentido ou não — com níveis muito elevados de precisão.

Quando aplicadas à tradução, as redes neurais artificiais usadas na NMT conseguem compreender muito melhor o texto a ser traduzido. Dessa forma, evita-se a tradução “palavra por palavra”, que era muito frequente nos primórdios da tradução automática e resultava em traduções desconexas, descontextualizadas e ineficazes.

O objetivo da tradução automática sempre foi substituir a tradução humana, mas a produção em massa de textos traduzidos automaticamente é um cenário bem complexo. Será que um livro inteiro poderia ser traduzido com MT?

Conhecimento linguístico humano vs. algoritmos

Não há dúvidas de que a tradução automática é mais rápida do que a tradução humana. Mas a velocidade, é claro, não pode ser o único fator levado em consideração para a eficácia de uma solução. É preciso garantir também a excelência do texto traduzido, especialmente nesta era marcada pela internacionalização.

Consumimos conteúdos de qualquer canto do mundo, muitas vezes sem nem perceber de que modo aquele texto originalmente publicado em um pequeno site sueco chegou — em português! — até o interior do Paraná. Para que isso seja possível, há o trabalho de muitos profissionais por trás.

O conhecimento linguístico dos algoritmos utilizados na Neural Machine Translation é construído por meio da análise de dados relacionados aos idiomas envolvidos (o original e o meta) e das demais traduções automáticas realizadas. Com isso, o algoritmo aprende e passa a entregar traduções com cada vez mais qualidade.

Enquanto isso, o conhecimento linguístico humano é construído com base em estudos não apenas dos idiomas, mas também da cultura que os cerca.

Em quais ocasiões os mexicanos utilizam as variantes formais e informais de tratamento? Quais palavras idênticas em inglês são mais comumente usadas na Inglaterra ou nos Estados Unidos? Determinada palavra faz sentido em um contexto corporativo?

Esses são apenas alguns exemplos de momentos específicos em que a expertise e o conhecimento cultural de um tradutor humano mostram-se fundamentais para que a tradução cumpra os objetivos de fazer sentido para o leitor e de capturar o mais fielmente possível o que o texto original quer dizer — o que exige muito mais do que uma tradução literal.

É verdade que a evolução da Neural Machine Translation faz com que as traduções automáticas da atualidade sejam consideravelmente melhores do que as de alguns anos atrás. Mesmo assim, ela não pode substituir totalmente o profissional da área.

O papel do tradutor ou pós-editor

Se a tradução automática não pode substituir o tradutor humano, o recurso certamente pode ser utilizado para agilizar o trabalho desses profissionais.

Ao unir a velocidade da tradução automática com os conhecimentos específicos dos tradutores, que são capazes de imprimir a contextualização e a adaptação necessárias para uma tradução bem-sucedida, obtém-se o melhor dos dois mundos.

Quando a tradução automática é utilizada, o papel do tradutor é revisar o conteúdo traduzido entregue pela máquina, comparando-o com o material original para analisar problemas não apenas gramaticais, mas também culturais e de contexto. De forma resumida, o tradutor recebe a tradução “bruta” e torna-a mais refinada.

Por isso, o tradutor responsável pelo refinamento de traduções automáticas também pode ser chamado de pós-editor — seu trabalho, afinal, é semelhante ao processo de edição de um conteúdo produzido por outro.

Quando usar tradução automática

Além de servir como ferramenta para uma tradução mais complexa que será devidamente revisada por um profissional qualificado, a tradução automática também mostra-se bastante útil para revisar frases curtas e únicas.

Isso acontece porque uma única sentença — como “I would like some water”, ou “Eu gostaria de um pouco de água” — normalmente pode ser entendida de uma só maneira.

A tradução automática pode ser interessante, ainda, para traduzir textos que você não precisa ou não quer ler por inteiro, pois possibilita a compreensão da mensagem geral do material.

Os riscos de usar machine translation sem um time profissional adequado

Quem decide confiar integralmente em uma tradução entregue por uma máquina vai certamente se deparar com diversos erros que, por menores que sejam, atrapalham bastante a experiência de leitura e a compreensão do texto.

Muitas palavras de um idioma podem ter significados parecidos ou idênticos, enquanto outras palavras podem representar inúmeros significados diferentes.

Na machine translation, esses termos confundem-se com frequência, pois nem sempre a máquina consegue identificar com total precisão a qual dos possíveis significados a palavra está atrelada naquele momento.

Enquanto isso, os tradutores humanos são capazes de contextualizar cada palavra, frase ou texto para entender exatamente qual das palavras é realmente a melhor opção.

Outro problema possível é a escolha de palavras que não fazem sentido ou que não são comumente usadas dentro de determinado contexto profissional. Isso afasta os leitores do conteúdo, pois eles não vão sentir que o texto realmente os entende.

E a tradução automática também pode trazer erros gramaticais e de pontuação caso os algoritmos analisem os “pedaços” errados do texto.

Na produção de conteúdos multilíngues, por exemplo, fica ainda mais clara a ideia de que tradução vai muito além de algo que possa ser automatizado. Afinal, além das questões linguísticas e gramaticais, há também os aspectos culturais e estilísticos, igualmente importantes para que a tradução respeite o material original.

Portanto, a tradução automática pode ser usada como ferramenta e assistência, mas o tradutor profissional vai continuar sendo imprescindível, não apenas para traduzir, mas também para revisar o material produzido automaticamente com MT.

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