O que é Semântica na tradução de máquina (MT)?

A semântica é um importante campo de estudo na indústria da tradução. Em termos simples, explica como as palavras e frases são organizadas para transmitir os significados que você pretende.

Como a MT faz cada vez mais parte da tradução sensível ao contexto, a semântica também tem um papel nessa integração tecnológica. Como assim? Semântica na tradução de máquina é a base para treinar aprendizado de máquina e obter melhores resultados em projetos de tradução.

Vamos começar resumindo o que é semântica e como ela pode ser processada pela inteligência artificial.

Resumo de Semântica

A semântica é um ramo da linguística que lida com o significado através do uso correto de combinações de palavras e frases.

Há muitas maneiras de organizar esse quebra-cabeça de elementos textuais, e a semântica nos dá alguns conceitos para trabalhar, como:

• Denotação

Refere-se ao significado literal, objetivamente. Na tradução, focar na denotação às vezes pode levar a traduções excessivamente literais, mas pode ser útil se estiver lidando com conteúdo mais tradicional, como ciência.

Ex.:

"O oceano está aquecendo mais rápido devido às mudanças climáticas". (English)

"Os oceanos estão se aquecendo rapidamente devido às mudanças climáticas." (Espanhol)

Não há duplo sentido, certo? É bem claro o que as frases afirmam para qualquer idioma.

• Conotação

A conotação envolve associações emocionais ou culturais que uma palavra carrega além de seu significado literal.

Essas nuances podem variar muito entre os idiomas e precisam de um tratamento cuidadoso na tradução, especialmente se você estiver traduzindo literatura, e-learning, poesia, etc. Muitas indústrias cometem erros sobre esse assunto.

Ex.: a palavra "raposa"

Em inglês, a palavra "raposa" denota literalmente um animal selvagem conhecido por sua natureza astuta. No entanto, também tem conotações quando usado metaforicamente. Chamar alguém de "raposa" pode ter conotações diferentes, dependendo do contexto:

• Conotação Positiva: implica inteligência ou astúcia, como alguém estratégico ou perspicaz.
• Conotação Negativa: pode ter uma conotação ligeiramente negativa de ser astuto, enganoso ou indigno de confiança.
  

• Hiponímia e Hiperonímia

A hiponímia refere-se a termos mais específicos em uma categoria mais ampla (hiperônimo). Os hipônimos são como um grande guarda-chuva e os hipônimos são exemplos específicos sob ele.

Compreender essas relações ajuda a escolher a palavra certa na tradução.

• Exemplo de hiponímia: "Rosa", "tulipa" e "margarida" são todos hipônimos do hiperônimo "flor". Na tradução, a escolha entre um hipônimo e um hiperônimo depende do contexto.
  
  Por exemplo, traduzir "flor" para o francês como "fleur" é simples. Mas traduzir "rosa" requer o termo mais específico "rosa", porque a linguagem também tem palavras específicas para cada um.
  
  
• Exemplo de hipernímia: Se o texto em inglês diz 'flower", mas o texto de origem menciona tipos específicos como rosas ou lírios, usar o termo genérico 'fleur" em francês pode perder alguma especificidade.
  
  
• Polissemia

Polissemia refere-se a uma palavra que tem vários significados relacionados. Na tradução, identificar o significado correto com base no contexto é essencial.

Por exemplo:

A palavra inglesa "bank" pode significar uma instituição financeira ou a margem de um rio. Se traduzido para o francês, a instituição financeira é "banque", enquanto a margem do rio é "rive". O tradutor deve escolher o termo correto com base no contexto.

• Ambiguidade

A ambiguidade ocorre quando uma palavra, frase ou sentença pode ser interpretada de mais de uma maneira. Lidar com a ambiguidade na tradução requer uma consideração cuidadosa do significado pretendido.

Por exemplo:

"O gerente viu o funcionário com os óculos" é uma frase ambígua. O gerente tem óculos ou o funcionário? Na tradução, essa ambiguidade pode precisar ser resolvida com base no contexto.

Por exemplo, ao traduzir para o espanhol literalmente, a ambiguidade ainda está presente: "O gerente viu o funcionário com os óculos". Qual deles está usando os óculos?

Por que a Semântica Importa na Tradução de Máquina?

A semântica está presente na forma como as máquinas entendem e processam a linguagem humana. É o ponto-chave do treinamento da IA para ser capaz de obter o significado correto de qualquer conteúdo.

Se você usar uma cat tool com processos de aprendizado de máquina ruins, problemas semânticos de todos os tipos que mencionamos antes podem estar presentes (como problemas que você precisará resolver): ambiguidade, polissemia, uso confuso de conotação/denotação, etc.

Obter a saída correta dependerá da capacidade da máquina de reconhecer o contexto.

Expressões idiomáticas são ainda mais sensíveis, na maioria dos casos, você precisará de uma sintonia de tradutores humanos, que entendam as nuances culturais de ambos os idiomas.
Por exemplo, traduzir a frase "quebrar uma perna" literalmente para outro idioma pode resultar em uma mensagem confusa. Em inglês, é uma maneira de desejar boa sorte a alguém. Mas se traduzirmos para o português do Brasil, você poderia usar "muita merda!", que significa literalmente "muita porcaria", mas com a conotação certa, também é uma expressão muito popular no mundo do teatro brasileiro para desejar boa sorte.

Compreender o significado semântico permite que os sistemas de MT produzam uma tradução mais precisa e significativa.

Seus algoritmos utilizam técnicas de análise semântica para extrair significado do texto, o que inclui o processamento de análise de sentimentos, tradução de idiomas e respostas a perguntas.

Desafios na Semântica para MT

Você pode imaginar que inserir semântica em sistemas de MT é desafiador. Cada idioma tem centenas de contextos culturais, expressões idiomáticas e gírias, o que torna compreensível por que as máquinas às vezes têm dificuldades.

Tente traduzir para outro idioma no Deep L ou Google Translator a expressão “Deixar o CAT fora do saco!” (significando “revelar um segredo, muitas vezes sem querer”). Os resultados provavelmente serão divertidos por serem tão literais!

Embora os sistemas de MT tenham melhorado com IA e aprendizado profundo, o aperfeiçoamento da semântica ainda é um trabalho em andamento.

Na tecnologia e na tradução de máquina, dominar a semântica é fundamental para produzir traduções conscientes do contexto. Embora as ferramentas de MT tenham percorrido um longo caminho, refinar como as máquinas entendem e aplicam a semântica é crucial para o futuro da tecnologia da linguagem.

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