O que é uma tradução sensível ao contexto?

Nossa solução inovadora, Tradução Sensível ao Contexto, considera o contexto de um projeto de tradução. Vai além da automação típica ao utilizar IA para tomar decisões com base no conteúdo de tradução passado. É diferente de todas as tecnologias de tradução disponíveis porque não apenas examina a estrutura da frase (sintática), mas também compreende seu significado (semântico). O artigo fornece exemplos ilustrando o impacto desse enfoque na tradução.

A tradução sensível ao contexto como BWX usa tecnologia avançada, como Modelos de Linguagem de Grande Escala, para lidar com dados e fornecer resultados mais precisos. Com essa tecnologia, quando um tradutor está trabalhando, ela verifica se já existe uma frase semelhante na memória de tradução. Ele também sugere coisas com base no glossário que o tradutor criou. Isso ajuda a tornar as traduções melhores e mais consistentes.

Você sabe a diferença entre semântica e sintaxe?‍

Uma língua pode ser organizada de várias maneiras para analisar seus elementos. Entre essas maneiras estão a sintaxe e a semântica.

A sintaxe lida com como os elementos funcionam em uma frase e como eles se relacionam entre si. Estuda como o sujeito organiza informações em uma frase para se comunicar em um idioma específico.

As regras de sintaxe dependem do idioma em que você está falando ou escrevendo. Pode ser mais restritivo, ou bastante flexível. A ordem das palavras em inglês segue a sequência sujeito-verbo-objeto. Geralmente é a mesma coisa para o português, francês, espanhol e alguns outros.

Uma das principais regras de Sintaxe na Língua Inglesa é que uma frase completa requer um sujeito e um verbo para expressar um pensamento completo. Como vemos no exemplo abaixo:

Por outro lado, semântica refere-se ao significado de palavras, textos e frases. Profissionais de linguagem usam o reconhecimento sobre a sintaxe para se comunicar com propósito.

Ser um mestre em semântica requer um repertório de variações no significado de uma palavra em diferentes contextos e a habilidade de persuadir e criar efeitos estéticos, como em poetry. Na tradução, é fundamental produzir a melhor correspondência de significado. E essa busca talvez seja a parte mais divertida da tradução.

Por exemplo, em português existe a palavra "saudade" para expressar quando você sente falta de algo. Não há tal palavra em inglês. Mas o melhor substituto na vida cotidiana é o verbo "sentir falta". "Saudades de algo ou alguém..." Você também pode usar "saudade de casa" para se referir a quando você sente falta de casa. Na literatura, você também encontra o termo "long for", como declarado abaixo:

Nosso BWX realiza uma análise semântica precisamente porque avalia o significado das palavras dentro de um contexto, permitindo ao tradutor escolher a melhor correspondência, considerando o estilo do tradutor, referências temáticas e gênero textual.

Os 3 pilares da IA integrada para tradução‍

Um CAT Tool, ou software de tradução assistida por computador, auxilia tradutores fornecendo recomendações de três fontes tradicionais: Memória de tradução, Glossário e Tradução de máquina.

Cada fonte pode ser vista como um bom amigo que traz um contexto valioso sobre as traduções anteriores. É como revisar seu texto em três coleções, resultando na melhor combinação.

Para a Tradução Sensível ao Contexto, cada fonte é um pilar importante da tradução. Vamos entender cada um deles.

1. Tradução de máquina

Este processo de pré-tradução envolve traduções automáticas de plataformas como Google, DeepL, Microsoft e fontes semelhantes. Vamos ver como nossa plataforma, também uma CAT tool, lida com a tradução de máquina?

Como mostrado abaixo, nossa plataforma exibe a pré-tradução em uma prévia ao longo da tela, dividindo o texto em frases. Essa configuração permite que o tradutor se concentre em detalhes, aumentando a eficiência para processos subsequentes. Dê uma olhada no exemplo abaixo, apresentando um artigo do nosso blog traduzido do inglês para o espanhol.

A tradução de máquina é valiosa porque acelera significativamente o trabalho de tradução. No entanto, é um processo padronizado. Qual é o problema de usar MT sozinho? Ele traduz a mesma frase da mesma maneira toda vez, e você não pode otimizar ou personalizar a saída.

É aí que nossa solução Sensível ao Contexto entra em ação. É precioso porque cada tradução anterior é levada em consideração. Isso significa que uma vez que um erro ou uma preferência de tradução é identificada, as sugestões são alimentadas de volta como uma pré-tradução.

1. Glossário

Cada glossário é uma coleção de termos. Neste contexto, representa o vocabulário de um tradutor. Com o glossário, ao alterar uma palavra no texto, todas as palavras subsequentes com o mesmo significado também serão alteradas. Isso não seria possível apenas com MT.

A vantagem? O tradutor não precisa mais corrigir o termo repetidamente e ganha tempo de produtividade.

No painel lateral de nossa CAT Tool, os termos do glossário são destacados em amarelo. Veja como o glossário funciona como um dicionário no exemplo:

1. Tradução de Memória

A memória de tradução considera frases completas do texto. Não é tão rígido quanto o glossário. Ele aprende e melhora à medida que as traduções são feitas. Portanto, isso informa ao tradutor sobre a proximidade das frases traduzidas em relação ao que foi feito anteriormente.

Memória de tradução funciona em uma escala de 50% a 100% de proximidade. No ferramenta BWX da Bureau Works, você pode escolher seu limite mínimo de proximidade para tradução. Por exemplo, escolhendo que quando a proximidade for igual ou superior a 80%, o tradutor será informado de que foi encontrada uma correspondência!

Com nossa solução Context-Sensitive, o tradutor ganha em estilo, sentindo que colocaram seu toque na tradução. E você sabe como a autoria é valiosa para os tradutores.

Testando com um documento para traduzir do inglês americano para o espanhol mexicano, a ferramenta CAT indicou uma correspondência de mais de 100%. Verifique o teste abaixo:

Por que a IA é uma ferramenta de tomada de decisão?‍

Ainda existem preconceitos em torno da edição pós-AI. As principais críticas giram em torno de ser uma forma de economizar trabalho de tradução, deixando tudo por conta da responsabilidade da IA.

Mas a verdade é que essas ferramentas são aliadas. Eles organizam o trabalho de tradução. Simplificando, a IA consulta fontes de informação (tradução de máquina, glossário e tradução de memória) e entrega uma tradução com base nesses contextos.

O cenário ideal é usar IA para tomar uma decisão, não para traduzir. O que isso significa? Isso significa que a palavra final sobre todas as sugestões dadas pelas ferramentas sempre pertencerá ao tradutor. Se o refinamento final for humano, o conteúdo entregue também será.

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