A tradução automática é o processo de utilização de algoritmos ou modelos probabilísticos, como as redes neuronais ou a IA, para traduzir texto automaticamente.

As ferramentas de tradução automática utilizam algoritmos, modelos estatísticos e inteligência artificial para analisar a estrutura e os padrões do texto e traduzi-lo. Os modelos podem ser “treinados” para aprender os padrões das línguas, melhorando assim os seus resultados.

A tradução automática neural (NMT) é uma tecnologia baseada em redes de neurónios artificiais que prevêem a probabilidade de um conjunto de palavras em sequência. É atualmente a tecnologia mais comum utilizada para a tradução automática de qualidade.

Um Modelo de Linguagem de Grandes Dimensões (MLP) é um modelo capaz de compreender e gerar linguagem. São treinados com grandes volumes de conteúdo e são utilizados principalmente em chatbots de IA generativa como o ChatGPT, mas são cada vez mais utilizados como ferramentas de tradução automática.

Na tradução automática, o termo “Human in the Loop” refere-se à utilização de um especialista humano em fases cruciais do processo de tradução para melhorar a qualidade do resultado. Na Acolad preferimos mesmo dizer “humano no centro”. Podem utilizar prompts para melhorar a produção de conteúdos de IA generativa ou resolver alucinações de IA. Podem também ajustar a linguagem de saída para que soe mais natural ou se adeque a um estilo pretendido, acrescentando conhecimentos e experiência humana. Essencialmente, acrescentam o que só os humanos podem verdadeiramente dominar. 

A pós-edição da tradução automática faz parte do processo Human in the Loop. Um especialista linguístico humano recebe o resultado da tradução automática e efetua edições para garantir que o conteúdo final cumpre as normas de qualidade e, por exemplo, o estilo da casa ou a voz da marca. Com o desenvolvimento da IA, a pós-edição tradicional evoluiu para um processo mais valioso, em que os linguistas se concentram agora em acrescentar valor significativo, garantindo uma exatidão matizada, relevância cultural e resultados de maior qualidade no processo de tradução.

OCR refere-se a Optical Character Recognition (reconhecimento ótico de caracteres). É um processo que converte uma imagem de texto, por exemplo, uma captura de ecrã com palavras, em texto legível por máquina. Isto é útil para a Tradução Automática, uma vez que permite que o texto dentro das imagens seja traduzido automaticamente, pelo que não precisa de ser transcrito. O nosso inovador Portal consegue ler o texto nas imagens, tornando muito mais fácil a tradução automática de conteúdos escritos em imagens.

O processamento de linguagem natural (PNL) consiste na utilização de técnicas de inteligência artificial para traduzir automaticamente texto ou discurso de uma língua natural para outra. Enquanto a tradução automática se foca na tradução da língua, o NLP é um domínio mais amplo que abrange tarefas como compreensão da linguagem, geração e mais.