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Olá, colegas tradutores! Meu nome é Thiago Faria, e há alguns anos trabalho na Gengo como Language Specialist de inglês-português brasileiro. Nesse período, já me deparei com inúmeros erros introduzidos pelo possível uso de tradução automática.

Todos concordamos que essas ferramentas evoluíram muito nos últimos anos com o progresso da Inteligência Artificial e, mais especificamente, do Aprendizado de Máquina. Por algum tempo, muitos pensaram que a tradução automática fosse tirar nosso emprego. Não sabemos se isso acontecerá algum dia. No entanto, tudo indica que ela será apenas uma ferramenta para facilitar nosso trabalho em algumas situações, como já acontece com as CAT tools.

Na verdade, o maior segredo está em saber usá-la. Quanto mais eficiente uma ferramenta, mais perigosa ela pode ser. Uma motosserra é muito mais eficiente do que um serrote, mas em mãos destreinadas também pode ser bem mais perigosa.

O mercado de tradução tem se adaptado à realidade atual, oferecendo novas oportunidades de trabalho. Uma delas é a pós-edição de tradução automática, também conhecida pelas siglas em inglês MTPE e PEMT.

A Gengo sempre prezou pela tradução humana de alta qualidade, condenando o uso de tradução automática, e essa política continua se aplicando à maioria de seus projetos. Mas pode ser que você já tenha se deparado com algum trabalho de MTPE em nossa plataforma.

Muitos clientes optam por esse tipo de serviço porque costuma ser mais rápido do que a tradução humana completa, economizando tempo e dinheiro. Apesar de sua grande evolução, porém, a tradução automática continua tendo limitações, como:

  1. Grandes variações na qualidade geral, inserindo erros sutis e até mesmo graves.

  2. Confusão ao lidar com frases e contextos complexos.

  3. Dificuldade para entender nuances culturais, levando a traduções que não fazem sentido em um contexto específico.

  4. Discrepâncias de estilo e nível de linguagem em relação ao texto original.

  5. Imprecisão técnica ao traduzir textos com terminologia especializada.

  6. Tradução incorreta de falsos cognatos e expressões idiomáticas, distorcendo o sentido original.

  7. Erros de sintaxe e gramática, que deixam a tradução desnatural e pouco fluente.

  8. Incoerências ao longo de todo o texto.

Veja alguns exemplos de erros reais inseridos por tradução automática e sugestões de como corrigi-los:

Original: People are flooding to resort hotels this summer.
Tradução: As pessoas estão inundando hotéis resort neste verão.
Sugestão: As pessoas estão lotando os resorts neste verão.
Comentários: A tradução de “flooding” ficou excessivamente literal; além disso, o termo mais usado em português é “resorts”, não “hotéis resort”.

Original: The senators announced a new framework that tackles some of the top priorities [...] But they acknowledge this priority framework doesn’t tackle all their concerns.
Tradução: Os senadores anunciaram uma nova estrutura que aborda algumas das principais prioridades [...] Mas reconhecem que este quadro de prioridades não aborda todas as suas preocupações.
Sugestão: Os senadores anunciaram uma nova estrutura que aborda algumas das principais prioridades [...] Mas reconhecem que essa estrutura de prioridades não aborda todas as suas preocupações.
Comentários: Visto que o pronome demonstrativo se refere a algo já mencionado, o correto seria “esse” ou “essa”; além disso, faltou coerência na tradução da palavra-chave “framework”.

Original: Their plan includes protecting national and economic security and requiring transparency for AI created products.
Tradução: O seu plano inclui a protecção da segurança nacional e económica e a exigência de transparência para os produtos criados pela IA.
Sugestão: O seu plano inclui a proteção da segurança nacional e econômica e a exigência de transparência para produtos criados por IAs.
Comentários: Dois termos foram escritos com a grafia do português europeu, não brasileiro; além disso, o correto seria “para produtos criados por IAs”, pois o texto original não se refere a produtos criados por uma IA específica.

Original: I think the framework does that. It doesn’t attempt to answer every question.
Tradução: Acho que a estrutura faz isso. Ele não tenta responder a todas as perguntas.
Sugestão: Acho que a estrutura faz isso. Ela não tenta responder a todas as perguntas.
Comentários: Erro de concordância de gênero.

Como você pode evitar armadilhas assim ao trabalhar em projetos de MTPE?

  1. Leia o texto original com atenção, determinando estilo, nível de linguagem e terminologia. Também identifique palavras-chave, termos a pesquisar, falsos cognatos, expressões idiomáticas e eventuais aspectos culturais.

  2. Faça a pós-edição propriamente dita, corrigindo qualquer erro que a tradução automática tenha inserido – de terminologia, sintaxe, gramática, ortografia, pontuação, etc.

  3. Quando chegar ao final, releia toda a tradução, prestando especial atenção a aspectos como coerência, coesão, naturalidade e fluência.

É claro que esses princípios se aplicam a qualquer trabalho de tradução, mas é importante redobrar a atenção a esses pontos em serviços de MTPE. Dessa forma, o resultado poderá ser tão bom quanto o da tradução humana completa.

Poderá encontrar mais dicas úteis neste artigo e nesta apresentação em inglês.

E você, o que acha da evolução da tradução automática? Já fez algum trabalho de MTPE? Tem alguma outra sugestão que pode ser útil? Diga nos comentários!

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