Machine interpretation: Open problems and some solutions
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Texto livre |
Texto Completo: | https://periodicos.ufmg.br/index.php/textolivre/article/view/24392 |
Resumo: | NOTA DOS TRADUTORES A interpretação automática (IA), ou tradução automática de fala, é uma tecnologia que traduz discurso oral de uma língua para outra através de três funcionalidades acopladas em um único sistema computacional: reconhecimento automático de fala, tradução automática e síntese de voz. Apresentado pela primeira vez em 1983, durante a convenção ITU Telecom, em Genebra, o conceito de IA veicula a ideia de sistemas capazes de promover a comunicação entre pessoas que falam línguas diferentes de forma espontânea e eficaz. O presente artigo foi publicado originalmente em 1996 por duas pesquisadoras do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Hamburgo, que participavam do desenvolvimento do projeto de interpretação automática VERBMOBIL. Nas últimas duas décadas, novos avanços surgiram no universo das tecnologias de processamento de linguagem natural. Desde então, distintas abordagens tecnológicas emergiram; algumas foram aperfeiçoadas e outras descartadas. Pode-se dizer que, atualmente, as máquinas aprendem de forma automática (machine learning) e atuam em redes neurais artificiais (artificial neural network) que as tornam mais inteligentes do que no passado. Os problemas fundamentais com os quais as máquinas têm lidado durante a tarefa de tradução e interpretação automáticas, no entanto, são anteriores aos avanços da atualidade. É nesse sentido que este artigo é dotado de certo vanguardismo e, por isso, despertou nosso interesse em traduzi-lo para a língua portuguesa do Brasil. Foco de nossas pesquisas desde 2016, a tradução e interpretação automáticas, com ênfase especial aos processos de reconhecimento automático de fala, tradução automática e síntese de voz, vêm recentemente recebendo atenção em contexto nacional (FREITAS, 2016; FREITAS; ESQUEDA, 2017; ESQUEDA; FREITAS, 2019; FREITAS, ESQUEDA; 2020). Assim, a tradução que propomos é, quiçá, mais uma oportunidade de ampliar nosso horizonte de pesquisa e tornar a interpretação automática um objeto de estudo mais visível aos interessados em tecnologias da tradução e interpretação. No que tange à tradução propriamente dita do artigo, podemos dizer que, dos distintos métodos de tradução descritos por Hurtado Albir (1999) e Molina e Hurtado Albir (2002), quais sejam, interpretativo-comunicativo (por meio do qual se traduz o sentido), literal (passível de transcodificação linguística), livre (com modificação de categorias semióticas e comunicativas) ou filológico (em que ocorre uma tradução crítico-acadêmica de caráter interlinear, isto é, trata-se de um método de tradução extremamente literal, em que as palavras são apresentadas com suas traduções linha a linha, sendo utilizado frequentemente na tradução de textos bíblicos), optamos pelo primeiro, o método interpretativo-comunicativo. Ao fazermos uso deste método, buscamos fornecer ao leitor a intenção comunicativa expressa no texto de Susanne J. Jekat e Alexandra Klein, por vezes lançando mão de técnicas tradutórias de transposição (mudanças de categorias gramaticais), compensação (introdução de informações ou efeitos estilísticos rearranjados em outro parágrafo ou lugar no texto-alvo), generalizações ou, ainda, de utilização de equivalente usual, isto é, adoção de uma terminologia consagrada pelo uso, como foi o caso do termo interpretação automática como equivalente para machine interpreting. Este termo, utilizado no título e no decorrer de todo o artigo traduzido, foi adotado com base em Freitas (2016), Freitas e Esqueda (2017), Esqueda e Freitas (2019) e Freitas e Esqueda (2020). Assim, agradecemos as sugestões fornecidas pelos pareceristas do periódico Texto Livre: Linguagem e Tecnologia e esperamos que os leitores afeitos ao tema possam se sentir instigados a acompanhar e investigar os avanços das tecnologias relacionadas à tradução e interpretação automáticas. |
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Nas últimas duas décadas, novos avanços surgiram no universo das tecnologias de processamento de linguagem natural. Desde então, distintas abordagens tecnológicas emergiram; algumas foram aperfeiçoadas e outras descartadas. Pode-se dizer que, atualmente, as máquinas aprendem de forma automática (machine learning) e atuam em redes neurais artificiais (artificial neural network) que as tornam mais inteligentes do que no passado. Os problemas fundamentais com os quais as máquinas têm lidado durante a tarefa de tradução e interpretação automáticas, no entanto, são anteriores aos avanços da atualidade. É nesse sentido que este artigo é dotado de certo vanguardismo e, por isso, despertou nosso interesse em traduzi-lo para a língua portuguesa do Brasil. Foco de nossas pesquisas desde 2016, a tradução e interpretação automáticas, com ênfase especial aos processos de reconhecimento automático de fala, tradução automática e síntese de voz, vêm recentemente recebendo atenção em contexto nacional (FREITAS, 2016; FREITAS; ESQUEDA, 2017; ESQUEDA; FREITAS, 2019; FREITAS, ESQUEDA; 2020). Assim, a tradução que propomos é, quiçá, mais uma oportunidade de ampliar nosso horizonte de pesquisa e tornar a interpretação automática um objeto de estudo mais visível aos interessados em tecnologias da tradução e interpretação. 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