Rejane Fabrícia de Souza - O estudo linguístico a partir de uma

Rejane Fabrícia de Souza
PROFT em Revista
ISBN 978-85-65097-00-0
O ESTUDO LINGUÍSTICO A PARTIR DE UMA
AVALIAÇÃO EM TRADUTORES AUTOMÁTICOS
Anais do Simpósio Profissão Tradutor 2010
Vol. 1, Nº 1 Outubro de 2011
RESUMO
Rejane Fabrícia de Souza
Especialização em “Formação de
Tradutores em Língua Inglesa” no
Centro Educacional Claretiano -SP.
(2010).
Pretende-se com este trabalho apresentar a evolução dos tradutores
automáticos no seu contexto histórico. Após familiarizarmos com a ascensão,
o declínio dessa tecnologia e entender como temos acesso à mesma.
Avaliaremos o desempenho de alguns sistemas comercias desses tradutores,
na tradução do Inglês para o Português, detectando possíveis erros, em grau
de compreensão leitora.
Materiais e métodos: Pesquisas bibliográficas e quantitativas, avaliação
linguística do Google Tradutor e o Yahoo-Babel Fish, seleção de gêneros
textuais traduzidos pelos tradutores automáticos, posteriormente, análise dos
possíveis erros de acordo com o nível de compreensão da tradução para o
leitor e instigar as buscas de possíveis soluções para uma melhoria na
qualidade de tradução automática.
Discussão: Podemos observar que gênero literário possui a arte de trabalhar
com as palavras, entretanto esta riqueza de significados expressivos e
detalhados, que o autor literário produz no calor da sua emoção, exclui as
chances de poucos erros de ambiguidades e nos sistemas verbais, já que os
tradutores automáticos são programados para pesquisarem nos limitados
dicionários de seus próprios sistemas e não tem a inteligência da adaptação.
No artigo científico, por sua vez, as ocorrências de erros de ambiguidade
foram menores. Por outro lado, nos termos específicos do tema tratado, o
tradutor automático mantêm a palavra na língua original ou traduz o
primeiro termo encontrado no seu dicionário, sem analisar e criar
conectividade com as demais palavras do texto.
Conclusão: Concluímos que quando trata-se de tradutores para
computadores de pequenos portes, podemos analisar em partes, que um
usuário pode utilizá-los como ferramentas que possibilitem a oportunidade
dele conhecer o texto, e saber escolher entre vários, qual terá que pagar para
um tradutor humano especializado traduzir, caso contrário, terá traduções de
péssima qualidade na compreensão leitora. Entretanto buscam-se soluções
possíveis na programação destes sistemas de tradução automática, supondo
que possam ser resolvidos com pesquisas mais detalhadas das características e
causas dos erros. Há uma necessidade de pesquisas neste campo que
interligue o desempenho dos tradutores as regras de níveis semânticos, entre
outras.
Rejane Fabrícia de Souza
Palavras-Chave: tradução automática, compreensão leitora, gêneros textuais,
adequação linguística
Contato:
[email protected]
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Anais do Simpósio Profissão Tradutor 2010
O estudo linguístico a partir de uma avaliação em Tradutores Automáticos
INTRODUÇÃO
Desde a década de 1940, o computador digital é um fator determinante na sociedade. Portanto, cada vez
mais se acentuam pesquisas nessa nova frente, pois as máquinas fazem parte do cotidiano das pessoas,
criando oportunidades para conquistas de novas aprendizagens. Surge assim a necessidade, de pesquisas
nos processamentos automáticos das línguas humanas.
O objetivo deste estudo é apresentar a evolução dos tradutores automáticos no seu contexto histórico.
Após familiarizarmos com a ascensão, o declínio e como temos acesso a esta tecnologia. Avaliaremos o
desempenho de alguns sistemas comercias desses tradutores, na tradução do Inglês para o Português,
detectando possíveis erros, em grau de compreensão leitora.
METODOLOGIA
Através de pesquisas bibliográficas, buscamos leituras que apresentem ao leitor a evolução da tradução
automática do início de sua história até o desempenho dos atuais sistemas. Quanto ao processo de avaliarmos os tradutores automáticos linguisticamente, na tradução do inglês para o português, restringimonos aos sistemas de pequeno porte, por exemplo: Globalink- Power Translator 98.6 Pro, Yahoo – Babel
fish, Google Tradutor, TraduzTudo, Babylon, etc., pois, utilizam traduções mais genéricas, ao contrário
daqueles de grande porte que contêm uma linguagem de tradução mais específica. Entretanto, produzem
um trabalho de alta qualidade. Por exemplo: o Sistema Meteo (Traduções de boletins meteorológicos).
Neste trabalho, analisamos dois sistemas de pequeno porte – aqueles que o usuário internauta utiliza com
maior frequência. A seleção dos sistemas foi feita através de uma pesquisa quantitativa, com perguntas
claras e objetivas, a saber, a opinião de um determinado grupo em foco descriminado abaixo. Com os dois
sistemas automáticos definidos, iniciamos a apresentação dos sistemas selecionados. O próximo passo foi
selecionar os possíveis gêneros textuais traduzidos pelos programas. Para uma maior delimitação da pesquisa, partimos para o estudo do caso subdividindo o teste em duas leituras: uma composta de maior variedade de estruturas sintáticas, um léxico genérico que exija uma tradução com significados dinâmicos e,
no outro extremo, uma leitura de linguagem restrita, cujas terminologias sejam de significados específicos
a um domínio de conhecimento. Posteriormente, traduzimos as respectivas leituras, como língua de partida (língua inglesa) para a língua de chegada (língua portuguesa). Com as traduções produzidas, avaliamos os erros linguísticos mais incidentes entres os programas tradutores e partimos do pressuposto de
selecionar os possíveis erros de acordo com suas causas e graus que atrapalham o nível de compreensão
da tradução para o leitor.
A EVOLUÇÃO DA TRADUÇÃO AUTOMÁTICA - ASCENSÃO E DECLÍNIO
Desde a década de 1940, o computador é um fator determinante na sociedade. Portanto, cada vez mais se
acentuam pesquisas nessa nova frente, pois, as máquinas fazem parte do cotidiano das pessoas, oportunizando conquistas de novas aprendizagens. Surge a necessidade de um maior contato linguístico natural
entre homem e máquina. Por que não criar operações que façam computadores traduzirem frases e textos
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de uma língua para outra? Indagações que incentivaram muitos pesquisadores a estudarem os processamentos automáticos das línguas humanas. Segundo Specia e Rino (2007), na Guerra Fria iniciam-se as
primeiras traduções automáticas, pois, devido aos documentos militares russos traduzidos, a necessidade
era imensa. Em 1950, Warren Weaver, um excelente profissional em criptografia computacional, distribuiu 200 cópias da carta “Weaver Memorandum”, chamando a atenção para uma necessidade estratégica,
pois, traduzir era o mesmo que decifrar códigos. Assim, foram surgindo as primeiras reflexões teóricas
que deveriam ser levantadas para guiar o campo de estudos das traduções automáticas. Weaver destacava a pesquisa sobre a problemática da polissemia das unidades linguísticas, o cerne da estrutura das línguas etc. A partir da divulgação da carta de Weaver, por exemplo, a Universidade de Havard, a Universidade de Georgetwn e o Instituto de Tecnologia de Massachusetts, entre outros, pesquisaram com seriedade a tradução automática. E as indagações que mais foram mencionadas eram as análises morfológicas
e sintáticas, problemas com homografia, a técnica de consulta ao dicionário, as estruturas entre línguas, e
representação abstrata do significado linguístico.
Estas pesquisas nos centros universitários renderam frutos, por exemplo, dois anos depois. A Universidade de Georgetown fez a primeira demonstração de um sistema capacitado a traduzir a língua russa para a
inglesa: eram cinquenta orações sobre química, com um dicionário de 250 palavras e continha uma gramática com somente seis regras (MARTINS e NUNES, 2005). Este invento foi um sucesso, atraindo o interesse de vários financiadores em países como Estados Unidos e União Soviética. O resultado, porém, não
foi como o esperado e decidiram ampliar o trabalho dos sistemas para uma tradução mais complexa, com
maior número de estruturas e léxicos de mais línguas.
O resultado transformou-se numa tradução de má qualidade. Veja a seguir um exemplo de tradução da
época do russo para o inglês:
(In, At, Into, To, For, On) (last, latter, new, latest, lowest, worst) (time, tense) for analysis and sinthesis relaycontact electrical (circuit, diagram, scheme) parallel-(series, successive, consecutive) consistent (connection, junction, combination) (with,from) (success, luck) (to be utilize, to be take advantage of) apparatus Boolean algebra.
Como mostrado, a maioria das traduções automáticas não tinha qualidade, era traduzida palavra por
palavra, sem análise sintática, muito menos semântica. Enfim, precisava de constantes revisões de tradutores humanos. Destaca-se nesse período um pesquisador que dominava o tema, chamado Bar-Hillet. Ele
alertava sobre a falta de sofisticação das traduções; era impossível uma tradução automática 100% satisfatória (SPECIA e RINO, 2007).
Portanto, em 1964, Hillet apoiou a elaboração do relatório histórico denominado “Assessor de Processamento Automático das Línguas Naturais” (Automatic Language Processing Advisory Committee- ALPAC).
Esse relatório continha um parâmetro das traduções de má qualidade produzidas; não havia registro de
tradução automática de gênero científico. Enfim, não demonstrava nenhuma perspectiva para o avanço
dos projetos de pesquisa, pois, não havia lucro em um empreendimento que exigia a contratação de especialista para revisar os erros e elaborar o que não foi totalmente transferido para língua de chegada, ou
seja, o texto traduzido, o texto-meta; refere-se ao texto fruto do ato tradutório (PERROTTI GARCIA,
2010). Como consequência, as verbas dos financiadores foram cortadas quase que totalmente, inicia-se o
desaparecimento das pesquisas nesta área, até mesmo de projetos com objetivos comerciais (SPECIA e
RINO, 2007). Outro fator levado em consideração era que os trabalhos realizados não demonstravam
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fundamentação linguística; isto favoreceu mais ainda a falta de credibilidade desses estudos. O relatório
do comitê ALPAC tirou o incentivo de muitos projetos sérios que poderiam ser bem sucedidos, embasados em teoria linguística, que até os dias de hoje poderiam ter alcançado um grau de excelência. Um exemplo desses seria o da Universidade de Georgetown, em 1962, que traduzia do russo para o inglês; era
capaz de fazer um trabalho de qualidade significativa: “Automation of the process of a translation, the application of machines, with a help which possible to effect a translation without a knowledge of a corresponding foreign
tongue, would be an important step forward in the decision of this problem.” (SPECIA e RINO, 2007).
Quando o interesse neste campo de estudo deixou de ser imediatista e estratégico, os pesquisadores que
foram surgindo, na década de 70 a 80, dedicaram-se a aprimorar a sofisticação do código linguístico nas
traduções automáticas. Os projetos que se destacaram foram os sistemas TAUM-METEO, que traduz relatórios meteorológicos (inglês e francês) e EUROTRA, que requer traduzir as línguas dos países inseridos
no Mercado Comum Europeu. Ambos os sistemas classificam-se por Transferência, realizando análise
sintática da língua de partida para a língua de chegada. Destaca-se também por sistema Direto (lexicais
da língua de partida para as de chegada) o SYSTRAN, gerado para traduzir relatório sobre a missão espacial Apollo-Soyuz. Já outros sistemas emergentes foram ATLAS II e KBMT, conhecidos como interlinguais, os mais sofisticados dos três porque utilizam uma abstração de significado na qual a língua de partida é traduzida, gerando, consequentemente, a língua de chegada (ALFARO, 1997).
Assim, como houve experiências que resistiram aos impactos negativos do relatório ALPAC, o ânimo de
muitos pesquisadores acentuou-se e continuaram surgindo novas pesquisas nesse campo de estudos até
os dias de hoje. Atualmente, um usuário de computador de pequeno porte encontra com facilidade recursos de tradução automática na internet. Ao apropriar-se dos sistemas comerciais de tradução automática
online, indagando sobre esta facilidade, surge o estudo deste artigo: o primeiro passo foi selecionar qual
tradutor automático seria utilizado para a pesquisa. Realizou-se uma pesquisa quantitativa com os alunos
do Curso de Especialização em “Formação de Tradutores em Língua Inglesa”, no Centro Universitário
Claretiano - Rio Claro, SP:
Questionário
1- Cite dois ou mais “Tradutores Automáticos” que você utiliza frequente ou raramente para traduzir
do inglês para o português?
A pesquisa se realizou em alguns momentos a distância, pela sala virtual do curso de especialização, e,
em outros, nos encontros presenciais. Segue abaixo o gráfico do resultado:
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Como visto, o tradutor automático mais citado é o Google Tradutor, disponível em:(www.google.com.br)
e o Babel Fish disponível em: (www.altavista.com.br). Levando em consideração que a pesquisa realizouse através de profissionais ou estudantes da área de Tradução, percebe-se que um grupo considerável
(45%) não conhece nomes de tradutores automáticos, pois preferem não utilizar essa ferramenta ao seu
favor. O campeão de citações foi o Google Tradutor, pois acredita ser mais conhecido por estar acoplado
a um site de pesquisa de domínio mundial.
Sendo assim, para realização deste estudo, foram utilizados dois tradutores automáticos (Google
Tradudor – Babel Fish) versões traduzidas para computadores de pequeno porte.Os textos selecionados
na realização do teste seguiam o pressuposto de que o tipo de linguagem influência na qualidade da
tradução. Portanto foram utilizados alguns trechos dos textos: Um de artigo cientifico (abstract), ou seja,
uma leitura de linguagem restrita, cujas terminologias sejam de significados específicos a um domínio de
conhecimento. E um conto famoso “A Day’s Wait” de Hemingway, tratando-se um gênero Literário
composto de maior variedade de estruturas sintáticas, um léxico genérico que exija uma tradução com
significados dinâmicos. “Ambos foram retirados do material proposto ao curso de Especialização
“Formação de Tradutores em Língua Inglesa” no Centro Universitário Claretiano.
O pressuposto teórico sobre o fazer tradutório por parte de mestres ou doutores linguísticos no livro:
“Conversas com Tradutores: Balanços e Perspectivas da Tradução” Benedetti e Adail, (2003) possibilita
um embasamento a respeito dos erros e acertos linguísticos no processo tradutório humano, pois partimos
do princípio, que analisando descrição já consagrada de erros humanos, viabilizaria uma ponte para o
pensar em erros de tradutores automáticos.
E como a evolução dos estudos linguísticos nos permite depararmos com o universo da língua Portuguesa
e suas múltiplas manifestações. Torna-se interessante ter em mãos uma coletânea de assuntos gramaticais
até agora estudados. Orientamo-nos, entretanto, da Moderna Gramática Portuguesa de Evanildo Bechara
(2005).
Seguem abaixo os trechos Originais (Língua de Partida- Inglês) que foram analisados e os problemas
encontrados:
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O estudo linguístico a partir de uma avaliação em Tradutores Automáticos
GÊNERO LITERÁRIO: CONTO
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Conto: A Day’s Wait
Conto: Espere um dia de
Conto: Espera de um dia
“…Downstairs, the doctor left
"... Lá embaixo, o médico deixou
“… Em baixo, o doutor deixou
three
in
três medicamentos diferentes em
três medicinas diferentes em
different colored capsules with
cápsulas coloridas com as instru-
cápsulas coloridas diferentes com
instructions for giving them. One
ções para dar-lhes. Um deles era
as instruções para dá-las. Um era
was to bring down the fever,
derrubar a febre, outro purgati-
derrubar
another a purgative, the third to
vo, o terceiro a superar uma con-
purgative, o terço para superar
overcome an acid condition. The
dição ácida. Os germes da gripe
uma condição ácida. Os germes
germs of influenza can only exist
só pode existir em uma condição
da gripe podem somente existir
in
he
ácida, explicou. Ele parecia saber
em uma condição ácida, ele
explained. He seemed to know
tudo sobre gripe e disse que não
explicaram. Pareceu saber que
all about influenza and said
havia nada para se preocupar se
tudo sobre a gripe e dito não
there was nothing to worry
a febre não ultrapassar cento e
havia
about if the fever did not go
quatro graus. Esta foi uma epi-
aproximadamente se a febre não
above one hundred and four
demia de gripe luz e não havia
foi acima de cem e quatro graus.
degrees.
perigo de se evitar a pneumonia.
Esta era uma epidemia clara da
epidemic of flu and there was no
....
gripe e não havia nenhum perigo
danger
... Era um dia claro e frio, o chão
se você evitou a pneumonia. ….
different
an
acid
This
if
medicines
condition,
was
you
a
light
avoided
a
febre,
nada
outra
se
um
preocupar
pneumonia.
coberto com um gelo que tinha
….
congelado para que ele parecia
… Era um dia brilhante, frio, a
…It was a bright, cold day, the
como se todas as árvores nuas, os
terra coberta com um sleet que se
ground covered with a sleet that
arbustos, a escova de corte e toda
congelasse
had frozen so that it seemed as if
a grama e a terra nua foi enverni-
parecesse
como
all the bare trees, the bushes, the
zada com gelo. Peguei o setter
árvores
desencapadas,
cut brush and all the grass and
irlandês para jovens um pouco a
arbustos, a escova do corte e toda
the
been
pé até a estrada e ao longo de um
a grama e a terra desencapada
varnished with ice. I took the
riacho congelado, mas era difícil
tinham sido envernizados com
young Irish setter for a little
ficar em pé ou caminhar sobre a
gelo. Eu tomei o setter irlandês
walk up the road and along a
superfície vítrea e o cachorro
novo
frozen creek, but it was difficult
vermelho escorregou e deslizou e
pequena acima da estrada e ao
to stand or walk on the glassy
caiu duas vezes, difícil, uma vez
longo de uma angra congelada,
surface and the red dog slipped
largando a minha arma e ter des-
mas era difícil estar ou andar na
and slithered and fell twice,
lizar sobre o gelo .. "
superfície
bare
ground
had
de
para
modo
se
uma
glassy
todas
que
as
os
caminhada
e
no
cão
hard, once dropping my gun and
vermelho deslizou e slithered e
having it slide over the ice…”
caiu duas vezes, duro, uma vez
que deixando cair meu injetor e
Fonte: Hemingway (2010)
mandando o deslizar sobre o
gelo…”
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O estudo linguístico a partir de uma avaliação em Tradutores Automáticos
PROBLEMAS ENCONTRADOS NO GÊNERO LITERÁRIO CONTO
A DAY’S WAIT
1- Ambiguidade lexical, semântica, ou inadequação estilística (causando um estranhamento na
leitura): às vezes as palavras ou expressões são traduzidas pela primeira entrada no dicionário, perdendo
a força do significado na língua de tradução de acordo com o contexto. Exemplos:
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Rejane Fabrícia de Souza
Texto Original
Google Tradutor
Downstairs
Babel Fish
Tradução Sugerida
Em baixo
Lá embaixo
medicines
medicamentos
medicinas
remédios
bring down the fever
derrubar a febre
derrubar a febre
baixar a febre
purgative
purgativo
purgative
laxante
superar uma condição
superar uma condição
combater a acidez
ácida.
ácida
overcome
an
acid
condition
the third
o terço
o terceiro
The germs of influenza
Os germes da gripe só
os vírus da gripe só
can
pode
podem
he explained
a light epidemic of flu
gripe luz
ele explicaram.
ele explicou.
clara da gripe
Uma leve epidemia de
gripe
all about
que tudo
tudo sobre
the ground
a terra
o chão
so that it seemed
para que ele parecia
bare trees
de modo que parecia
árvores desencapadas
árvores
nuas
(sem
folhas)
the cut brush
a escova do corte
gravetos
bare
desencapada
descoberta
had been
foi
foram
for a little walk
a escova de corte
um pouco a pé
para
um
pequeno
passeio
young
para jovens
novo
filhote
the road
acima da estrada
pela estrada
creek
angra
riacho
and the red dog
cachorro vermelho
e no cão vermelho
e o cão ruivo
hard
dificil
duro
bruscamente
dropping
largando
my gun
and having it slide over
the ice…”
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deixando cair
injetor
ter deslizar sobre o gelo
mandando
minha arma
o
sobre o gelo…”
deslizar
e vi a deslizar sobre o
gelo.
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2- Pronome incorreto: erro na hora de traduzir o pronome; exemplo:
Texto Original
Google Tradutor
giving them.
dar-lhes.
Babel Fish
Tradução Sugerida
dá-las
3- Inclusão de palavras: itens que deveriam aparecer na tradução para dar mais coesão ao texto, mas não
ocorrem. Exemplo:
Texto Original
Google Tradutor
nothing to worry
but it was difficult
to
Babel Fish
Tradução Sugerida
se preocupar
nada para se preocupar
mas era difícil estar
mas era difícil manter-se
stand
em pé
4- Erro no Sistema Verbal: no tempo, na voz, no modo, ou aspectos verbais do texto traduzido, exemplo:
Texto Original
Google Tradutor
Babel Fish
He seemed
Pareceu
said
Tradução Sugerida
(
Pretérito
Ele
parecia
(Pretérito
Perfeito do Indicativo)
Imperfeito Indicativo)
dito (Particípio passado)
disse (Pretérito Perfeito
do Indicativo)
go
Foi
(Pretérito Perfeito
do Indicativo)
Foram (Pretérito Maisque-
Perfeito
do
Indicativo)
go above
ultrapassar
Ultrapassasse
( Pretérito Imperfeito do
Subjuntivo)
if
you
pneumonia.
….
avoided
de
se
pneumonia
evitar
a
evitou a pneumonia. ….
se a pneumonia fosse
(Pretérito
evitada.
Perfeito
do
Indicativo)
(Pretérito
Imperfeito
do
Subjuntivo)
had been
Foi (Pretérito Perfeito do
foram
Indicativo)
Pretérito
(Plural
do
Mais-
que-
Perfeito do Indicativo)
5- Exclusão de palavras: às vezes, a língua de chegada exige exclusão de certos itens para melhor
compreensão e os tradutores automáticos não seguem a regra. Exemplo:
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Texto Original
Google Tradutor
about if the fever
Babel Fish
Tradução Sugerida
aproximadamente se a
se a febre
febre
6- Erros na ordem das palavras: quando a sentença é traduzida ocorre uma alteração na ordem das
palavras dificultando o entendimento do texto. Exemplo:
Texto Original
if
you
pneumonia.
Google Tradutor
avoided
de
se
evitar
pneumonia
Babel Fish
a
você
Tradução Sugerida
evitou
pneumonia. ….
a
se a pneumonia fosse
evitada.
7- Letra maiúscula ou minúscula: Algumas vezes, as iniciais das palavras tornam-se maiúsculas ou
minúsculas na língua de chegada ou perdem a formatação, ao contrário da língua de partida. Exemplo:
Texto Original
Google Tradutor
Babel Fish
Tradução Sugerida
Irish setter
setter irlandês
setter irlandês
Setter irlandês
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O estudo linguístico a partir de uma avaliação em Tradutores Automáticos
ARTIGO CIENTÍFICO
Original
Tradução no Google Tradutor
Tradução no Babel Fish
Abstract
Resumo
Sumário
“The purpose of this study is to
O objetivo deste estudo é explorar
“A
explore how students perceive their
como os estudantes percebem seu
explorar
como
tutorial learning experiences at the
tutorial
percebem
suas
collegiate level in a campus-based
aprendizagem a nível escolar em um
aprendizagem
center
the
centro no campus, e explorar as
escolar em um centro terreno-
of
the
preferências da personalidade dos
baseado
participate
in
alunos que participam de aulas, de
preferências da personalidade dos
tutoring, according to the Myers-
acordo com o Myers-Briggs Type
estudantes
Briggs Type Indicator (MBTI). The
Indicator (MBTI) . O estudo foi
tutoria, de acordo com o tipo
study
address
projetado para atender aulas a partir
indicador de Myers-Briggs (MBTI).
tutoring from the perspective of the
da perspectiva das experiências do
O estudo é projetado endereçar o
tutee's experiences and to allow
tutee e permitir-lhes contar a sua
tutoria da perspectiva do tutee'
them to tell their story of how
história de como tutoria impactado
experiências de s e para permitir
tutoring impacted their academic
sua
As
que digam sua história de como o
experience. The following research
questões de investigação a seguir
tutoria impactou sua experiência
questions guide this study;
orientam este estudo;
académico. A seguinte pesquisa
1. What are student's perceptions of
1. Quais são as percepções dos alunos
questiona o guia este estudo;
their tutorial learning experiences?
de suas experiências de aprendizagem
1. O que são student' s percepções
2. Are students’ perceptions of their
tutorial?
de
tutorial learning experiences related
2. As percepções dos alunos sobre sua
aprendizagem tutoriais?
to personality type preferences?”…
aprendizagem tutorial de experiências
2. As percepções dos estudantes de
Fonte: Alexander (2010)
relacionadas com as preferências do
suas experiências de aprendizagem
tipo de personalidade?...
tutoriais são relacionadas ao tipo
Fonte: Alexander (2010)
preferências da personalidade? ”…
and
personality
students
is
to
explore
preferences
who
designed
to
experiências
experiência
acadêmica.
de
finalidade
de
e
deste
os
tutoriais
que
a
explorar
participam
experiências
Fonte: Alexander (2010)
PROFT em Revista
é
estudantes
experiências
para
suas
estudo
Anais do Simpósio Profissão Tradutor 2010
de
nível
as
no
de
Rejane Fabrícia de Souza
PROBLEMAS ENCONTRADOS NO GÊNERO ARTIGO CIENTÍFICO
ABSTRACT
1- Concordância: Erros de concordância verbal, nominal, de gênero e de número. Exemplos:
Texto Original
Google Tradutor
their tutorial learning
seu
experiences
experiências
Babel Fish
Tradução Sugerida
tutorial
experiências
de
aprendizagem por meios
tutoriais
In tutoring,
no tutoria
Na tutoria ou na aula
tutoring
o tutoria
tutoria ou ensino
impacted
Their
impactado
academic
experience
The
sua
impactou
experiência
acadêmica
following
research questions
As
questões
de
sua
experiência
Suas
experiências
académico.
acadêmicas
a seguinte pesquisa
As seguintes questões
O que são
Quais são
investigação
What are
2- Ambiguidade lexical, semântica, ou inadequação estilística (causando um estranhamento na
leitura): às vezes as palavras ou expressões são traduzidas pela primeira entrada no dicionário, perdendo
a força do significado na Língua de tradução de acordo com o contexto. Exemplos:
Texto Original
Google Tradutor
Babel Fish
Tradução Sugerida
in a campus- based
um centro no campus
um
num centro com base
center
centro terreno-
baseado
preferences
preferências
personality
personalidade
da
preferências
em um campus.
da
preferências pessoais
personalidade
tutoring
endereçar
delinear o processo
What are
O que são
Quais são
tipo preferências da
Suas
personalidade? ”…
pessoais
Sumário
Resumo
personality
preferences
Abstract
type
do
tipo
personalidade?...
de
preferências
3- Palavra mantida na língua de partida: quando a palavra a ser traduzida não se encontra no dicionário
do tradutor automático, ela repete-se no na tradução da língua de chegada.
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Texto Original
Google Tradutor
Type Indicator
Type Indicator
tutee's experiences
experiências do tutee
student's
Babel Fish
Tradução Sugerida
Tipo indicador
tutee' experiências de
Experiências
s
alunos
student'
percepções
de s
Percepções
dos
dos
alunos
4- Inclusão de palavras: itens que deveriam aparecer na tradução para dar mais coesão ao texto, mas não
ocorrem; exemplo:
from the
da
a partir da
ANÁLISE DOS PROBLEMAS ENCONTRADOS E ERROS COMETIDOS:
Podemos observar que o tipo de erro mais cometido no conto foi de ambiguidade lexical, semântica ou
inadequação estilística, pois, a tradução dessas estruturas exige que o tradutor automático seja
programado para definir o significado da língua de chegada de acordo com o contexto do gênero
trabalhado. Mas este tipo de inteligência artificial não tem qualificação para pensar o porquê de cada
carga semântica necessária para os diversos momentos da tradução.
O gênero literário possui a arte de trabalhar com as palavras. Então, essa riqueza de significados
expressivos e detalhados, que o autor literário produz no calor da sua emoção, aumentam as chances de
erros de ambiguidades, já que os tradutores autmáticos são programados para pesquisarem nos
dicionários limitados de seus próprios sistemas.
No artigo científico, por sua vez, as ocorrências de erros de ambiguidades foram menores. Por outro lado,
nos termos específicos do tema tratado, o tradutor automático mantém a palavra na língua original ou
traduz para o primeiro termo encontrado no seu dicionário, sem analisar e criar conectividade com as
demais palavras do texto. Os demais termos integrantes do assunto tornam-se deslocados e há incidência
de um maior número de erros de concordância verbal, nominal, de gênero e de número.
Esses erros que os tradutores cometem ao manter a tradução na língua de partida prejudicam muito a
qualidade de compreensão da tradução. Por isso, para uma pesquisa mais detalhada, foram colocadas as
palavras sozinhas nos tradutores e realmente elas são mantidas. Fica claro que eles traduzem palavra por
palavra, ou seja, transferindo de uma língua para outra, pois, se houvesse regras de comando para manter
certas palavras de acordo com as orações estabelecidas, funcionaria construir uma frase com a palavra em
outro contexto. Mas o termo continuou sem tradução, ou seja, ele não existe no dicionário do sistema.
Os problemas encontrados com os sistemas verbais no gênero conto ocorreram porque há diferença na
estrutura das orações da língua inglesa para a língua portuguesa. Às vezes, para uma melhor
compreensão, é preciso modificar as características dos verbos, adequando-os às regras morfológicas e
sintáticas da língua de chegada. Os tradutores automáticos, muitas vezes, não assimilam esta inteligência
de adaptação.
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Rejane Fabrícia de Souza
Os demais erros também encontrados: pronome incorreto, letra maiúscula ou minúscula, erros na ordem
das palavras, inclusão e exclusão de palavras. Mesmo sendo encontrados com menor incidência, é
importante mencioná-los, pois, todos influenciam na qualidade da tradução e na compreensão da leitura.
“ Segundo Calude (2003), há aspectos negativos e positivos na tradução automática.
Em sua opinião, um dos pontos negativos mais importantes está relacionado à natureza
funcional da linguagem. A função principal de uma língua é, sem dúvida, a
comunicação, mas há diversas outras funções, tais como: criar situações
humorísticas, estabelecer um clima de solidariedade, compartilhar emoções e sentimentos,
entre outras. Calude (2003) ainda afirma que traduzir uma peça para teatro, uma
poesia, os anúncios publicitários e as canções é uma tarefa complexa até mesmo para os
seres humanos, que usam a racionalidade, o seu conhecimento de mundo, a sensibilidade
e a criatividade. Por essa razão, Gross (1992) reitera que os computadores não são
capazes, até o seu atual estágio de desenvolvimento, de fornecer traduções de
qualidade para nenhum desses tipos textuais citados anteriormente. (CALUDE,
GROSS apud PERROTTI GARCIA, 2010).
CONCLUSÃO
Ao analisar a evolução dos tradutores automáticos, sua história, as perspectivas geradas em torno de suas
produções, o corte de investimentos neste campo de pesquisa por um período considerável, conclui-se
que todas análises supracitadas influenciaram no desenvolvimento dessa tecnologia. Poucos tradutores
automáticos destacaram-se; por exemplo: o TAUM- METEO, que traduz relatórios meteorológicos (inglês
e francês), EUROTRA, que traduz as línguas dos países inseridos no mercado Comum Europeu, o
SYSTRAN, gerado para traduzir relatório sobre a missão espacial Apollo-Soyuz, etc.
Os sistemas acima citados são utilizados para meios específicos. Entretanto, possuem uma qualidade
maior nas traduções. Mas, quando se trata de tradutores para computadores de pequeno porte, não
podemos exigir deles traduções complexas e com qualidade porque, analisando os tradutores
automáticos citados neste trabalho, podemos concluir em parte que um usuário pode utilizá-los como
ferramentas que possibilitem a oportunidade do internauta conhecer o texto e saber escolher entre vários
qual terá que pagar para um tradutor humano especializado traduzir, caso contrário, terá traduções de
péssima qualidade de compreensão.
Conforme o exposto, concluímos que os dois gêneros analisados (artigo científico e conto) apresentaram
um grau de dificuldade considerável para a qualidade da tradução nos tradutores automáticos. Não é
possível determinar exatamente qual sistema teve melhor desempenho, pois, os dois tiveram problemas
parecidos, alguns em maior quantidade. Porém, o tipo do gênero que exigiu mais buscas de significados e
reajustes nos sistemas verbais foi o conto.
Buscam-se soluções possíveis na programação desses sistemas de tradução automática, supondo-se que
possam ser resolvidos com exames mais detalhados e profundos das características e causas dos erros. Há
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O estudo linguístico a partir de uma avaliação em Tradutores Automáticos
uma necessidade de pesquisas neste campo que interliga o desempenho dos tradutores às regras de níveis
semânticos, ou melhor, o estudo deve abranger todas as áreas que dêem apoio as essas ferramentas, por
exemplo: lexicografia, semântica, ciências cognitivas, além da evolução da tradução automática.
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PROFT em Revista
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