Technologie

A Edição Pós-Tradução de Máquina Acabou

Sensibilidade ao contexto: redefinindo a tradução com fluxos de trabalho mais inteligentes e dinâmicos.
Gabriel Fairman
2 minutes, 16 seconds
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A pós-edição de tradução de máquina (MTPE) há muito tempo é um elemento básico na indústria de tradução. No entanto, Gabriel Fairman, CEO da Bureau Works, afirma audaciosamente:

“A pós-edição de tradução de máquina está morta, e a Bureau Works a matou.”

Neste artigo, exploraremos por que esse processo não é mais eficaz, as frustrações que ele traz para os tradutores e como a sensibilidade ao contexto está revolucionando o setor.

O que é pós-edição de tradução de máquina?

MTPE envolve processar o conteúdo através de um mecanismo de tradução de máquina, como Google, Amazon ou DeepL. Os tradutores então refinam esse conteúdo pré-traduzido em vez de começar do zero. Embora isso possa parecer eficiente, muitas vezes cria mais problemas do que resolve.

De acordo com Gabriel Fairman:

“Quando você processa um documento através de um tradução de máquina engine, por melhor que o engine possa ser, ele não está calibrado para como tradutores individuais trabalham.”

Essa incompatibilidade cria uma experiência em que os tradutores se sentem distantes do conteúdo, levando a ineficiências e frustrações.

As falhas na pós-edição tradicional

Fairman destaca vários problemas importantes com o MTPE:

  • Falta de personalização: "Muito poucos tradutores têm o luxo de ter seus próprios motores treinados. É um grande empreendimento que requer tempo, dinheiro e investimento", explica ele.
  • Fluxos de trabalho monológicos: Os tradutores não interagem dinamicamente com o mecanismo. Em vez disso, eles ficam encarregados de corrigir erros repetitivos sem que o sistema se adapte às suas preferências.
  • Criatividade perdida: "Em vez de colocar minha autoria no documento, acabo procurando erros e imprecisões", diz Fairman Isso transforma um processo criativo em uma tarefa tediosa de correção de erros.
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    Digite a Sensibilidade ao Contexto

    Então, qual é a alternativa? Bureau Works introduz uma abordagem sensível ao contexto para tradução de máquina, que transforma o processo em uma experiência dinâmica e colaborativa.

    Fairman explica:

    "A sensibilidade ao contexto o torna dialógico. Agora, como tradutor, estou interagindo com um mecanismo que está aprendendo comigo e se tornando mais parecido comigo.

    Essa abordagem permite que os tradutores moldem a saída em tempo real, resultando em traduções mais precisas e intuitivas.

    Por que a sensibilidade ao contexto é importante

    Os principais benefícios da tradução sensível ao contexto incluem:

  • Aprendizagem em tempo real: Se um tradutor ajustar o tom ou a terminologia, o sistema se adaptará para acompanhar essas alterações em todo o documento.
  • Colaboração aprimorada: "Está reagindo e aprendendo com minhas interações em tempo real, tornando a experiência muito mais interessante", compartilha Fairman.
  • Eficiência aprimorada: A Bureau Works conduziu um estudo analisando mais de 40 milhões de palavras e descobriu que a sensibilidade ao contexto foi 39% mais eficaz do que o MTPE tradicional na redução das taxas de erro de tradução.
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    O futuro da tradução

    Embora a pós-edição tradicional não seja totalmente obsoleta, está claro que a sensibilidade ao contexto representa o futuro. Ele não apenas aborda as ineficiências do MTPE, mas também capacita os tradutores a trabalhar de forma mais inteligente e criativa.

    Fairman resume:

    “O que quer que as pessoas costumavam chamar de tradução de máquina pós-edição está morto. Já há algo muito melhor disponível."

    A era dos fluxos de trabalho de tradução estáticos e repetitivos acabou. Com sensibilidade ao contexto, a indústria está se movendo em direção a uma abordagem mais interativa e intuitiva, estabelecendo um novo padrão de qualidade e eficiência.

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    Gabriel Fairman
    Founder and CEO of Bureau Works, Gabriel Fairman is the father of three and a technologist at heart. Raised in a family that spoke three languages and having picked up another three over the course of his life, he has always been fascinated with the role language plays in identity and the creation of meaning. Gabriel loves to cook, play the guitar, tennis, soccer, and ski. As far as work goes, he enjoys being at the forefront of innovation and mobilizing people and teams together toward a mission. In recognition of his outstanding contributions, Gabriel was honored with the 2023 Innovator of the Year Award at LocWorld Silicon Valley.
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