Machine Translation of polysemic words: current technology in light of Cognitive Linguistics

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Borsatti, Débora Ache
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Santorum, Karen Andresa Teixeira, Costa, Alan Ricardo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Entrepalavras
Texto Completo: http://www.entrepalavras.ufc.br/revista/index.php/Revista/article/view/2173
Resumo: In view of the constant improvement of machine translation technologies today and their use by students and additional language learners, this paper aims to investigate how free online Machine Translators (MTs) work with polysemic words undoing the ambiguity of meanings in the light of the theoretical approach of Cognitive Linguistics (CL). The study of the MTs functioning shows that these digital technologies have become increasingly sophisticated due to corpus-based systems and, more recently, the neural system. However, the MT systems still have limitations related to linguistic issues, among them, ambiguity, which can be described as one of the biggest challenges for MT nowadays. In this qualitative study, we analyzed comparatively the results of Portuguese-English automatic translations of polysemic words inserted in sentences with different contexts of use, comparing four free MTs available on the internet: (1) Google Translate, (2) Reverso, (3) Collis and (4) Wordlingo. The results indicate the importance of specifying the context for word disambiguation in machine translation.
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spelling Machine Translation of polysemic words: current technology in light of Cognitive LinguisticsTradução automática de palavras polissêmicas: tecnologias atuais à luz da Linguística CognitivaMachine translation. Polysemy. Cognitive Linguistics. Lexical semantics. Homonymy.Tradução automática. Polissemia. Linguística Cognitiva. Semântica lexical. Homonímia.In view of the constant improvement of machine translation technologies today and their use by students and additional language learners, this paper aims to investigate how free online Machine Translators (MTs) work with polysemic words undoing the ambiguity of meanings in the light of the theoretical approach of Cognitive Linguistics (CL). The study of the MTs functioning shows that these digital technologies have become increasingly sophisticated due to corpus-based systems and, more recently, the neural system. However, the MT systems still have limitations related to linguistic issues, among them, ambiguity, which can be described as one of the biggest challenges for MT nowadays. In this qualitative study, we analyzed comparatively the results of Portuguese-English automatic translations of polysemic words inserted in sentences with different contexts of use, comparing four free MTs available on the internet: (1) Google Translate, (2) Reverso, (3) Collis and (4) Wordlingo. The results indicate the importance of specifying the context for word disambiguation in machine translation.Tendo em vista o aprimoramento constante das tecnologias de tradução automática na atualidade e seu uso por parte de estudantes e aprendizes de línguas adicionais, neste artigo temos por objetivo averiguar como os Tradutores Automáticos (TAs) disponíveis de forma gratuita na internet traduzem palavras polissêmicas desfazendo a ambiguidade de sentidos à luz da abordagem teórica da Linguística Cognitiva (LC). O estudo do funcionamento dos TAs mostra que essas tecnologias digitais estão se tornando mais sofisticadas devido aos sistemas baseados em corpus e, mais recentemente, ao sistema neural. Entretanto, tais sistemas ainda apresentam limitações relacionadas às questões linguísticas, dentre elas, a ambiguidade, que pode ser descrita como um dos maiores desafios para um TA hoje. Neste estudo, de caráter qualitativo, analisamos de forma comparativa os resultados de traduções automáticas Português-Inglês de palavras polissêmicas inseridas em frases com diferentes contextos de uso, comparando quatro TAs gratuitos disponíveis na internet: (1) Google Translate, (2) Reverso, (3) Collis e (4) Wordlingo. Os resultados da investigação indicam a importância da especificação do contexto para a desambiguação das palavras na tradução automática.Universidade Federal do CearáBorsatti, Débora AcheSantorum, Karen Andresa TeixeiraCosta, Alan Ricardo2022-02-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www.entrepalavras.ufc.br/revista/index.php/Revista/article/view/217310.22168/2237-6321-32173Entrepalavras; v. 11, n. 3 (11): Linguagem e Tecnologia; 52-74Entrepalavras; v. 11, n. 3 (11): Linguagem e Tecnologia; 52-74Entrepalavras; v. 11, n. 3 (11): Linguagem e Tecnologia; 52-74Entrepalavras; v. 11, n. 3 (11): Linguagem e Tecnologia; 52-74Entrepalavras; v. 11, n. 3 (11): Linguagem e Tecnologia; 52-742237-6321reponame:Entrepalavrasinstname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCporhttp://www.entrepalavras.ufc.br/revista/index.php/Revista/article/view/2173/865Direitos autorais 2022 Entrepalavrasinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-03-22T10:41:04Zoai:ojs.localhost:article/2173Revistahttp://www.entrepalavras.ufc.br/revista/index.php/Revista/indexPUBhttp://www.entrepalavras.ufc.br/revista/index.php/Revista/oaiwebmaster@entrepalavras.ufc.br||editor@entrepalavras.ufc.br2237-63212237-6321opendoar:2022-03-22T10:41:04Entrepalavras - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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