Distância de edição na tradução e localização em 2024

A distância de edição é uma métrica crucial na tradução e localização, especialmente no cenário atual orientado por IA. Ele mede o número de alterações (adições, exclusões ou rearranjos) feitas em uma determinada sugestão de texto para alinhá-la com a tradução desejada. Essa sugestão, também chamada de "feed", pode vir de várias fontes, incluindo:

• Tradução de máquina engines
• Large language models (LLMs)
• Fellow translators

O objetivo é rastrear quanto esforço é necessário para passar do feed inicial para a tradução final e confirmada.

Como a distância de edição é calculada

Vamos explorar como essa métrica funciona com um exemplo simples. Suponha que o feed diga: "Gabriel foi ao mercado". Um tradutor edita para: "Gabriel foi ao mercado." Veja como o cálculo ficaria:

• Exclusões: "tem" e "foi" (2 edições)
• Adições: "foi" (1 edição)
• Total de edições: 3
• Comprimento da frase original: 6 palavras
• Editar porcentagem de distância: 3 ÷ 6 = 50%

Este cálculo ajuda a quantificar o esforço do tradutor. Em alguns casos, as alterações podem exceder 100% se uma frase totalmente nova for criada, o que levanta a questão de limitar a porcentagem ou permitir que ela reflita a extensão total das modificações.

Gabriel Fairman explica em sua série de vídeos relacionados "Edit Distance":

"Distância de edição é normalmente o número de edições feitas em uma sugestão específica, ou o que as pessoas chamam de feed que um tradutor recebe, e a tradução que o tradutor confirma"

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Por que a distância de edição é importante

Em uma era em que as ferramentas de tradução dependem muito da IA, a distância de edição fornece informações sobre a eficiência e a qualidade dessas ferramentas. Oferece múltiplos benefícios:

• Avaliando a qualidade da ração: Rastreia quanto trabalho é necessário para melhorar o conteúdo gerado por máquina.
• Avaliando o esforço do tradutor: Mede a quantidade de entrada manual necessária para tornar as traduções aceitáveis.
• Comparando diferentes idiomas ou tipos de conteúdo: Revela padrões de quanto os tipos específicos de conteúdo exigem de edição em diferentes idiomas.

Juntamente com o tempo de edição, a distância de edição oferece uma maneira escalável de medir a produtividade e a qualidade dos fluxos de trabalho de tradução.

Desafios e implicações futuras

A distância de edição, embora útil, tem limitações. À medida que as traduções geradas por IA melhoram, menos edições podem ser necessárias. Essa mudança levanta questões:

• Uma distância de edição menor é sempre melhor? Não necessariamente — algumas traduções altamente sutis ainda podem exigir edições significativas.
• As porcentagens além de 100% devem ser normalizadas? Se grandes reescritas forem comuns, limitar as porcentagens a 100% pode distorcer as médias.
• Que outras métricas devem complementar a distância de edição? Equilibrar a distância de edição com medidas de qualidade de saída e comportamento do tradutor será fundamental.

À medida que o setor evolui, a distância de edição continuará sendo uma ferramenta essencial para analisar a eficiência da tradução, mas seu papel mudará junto com os avanços da IA. De acordo com nosso CEO, Gabriel Fairman:

"À medida que o conteúdo de grandes modelos de linguagem e tradução de máquina melhora cada vez mais, estamos nos movendo para um lugar onde vemos cada vez menos edições para passar de traduções de nível de máquina para traduções de nível humano."

A distância de edição é uma métrica fundamental para avaliar a transformação de sugestões geradas por máquina em traduções humanas polidas. Embora esteja longe de ser perfeito, oferece uma maneira precisa, escalável e prática de medir o processo de tradução. À medida que as tecnologias de IA continuam avançando, o monitoramento da distância de edição ajudará a garantir que as traduções mantenham a alta qualidade com o mínimo de esforço humano.