{"id":46660,"date":"2020-06-01T00:00:00","date_gmt":"2020-06-01T03:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/br\/talent-blog\/o-que-e-traducao-automatica\/"},"modified":"2025-09-10T10:03:29","modified_gmt":"2025-09-10T13:03:29","slug":"o-que-e-traducao-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/br\/talent-blog\/o-que-e-traducao-automatica\/","title":{"rendered":"Tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica: o que \u00e9, quando usar e por que devemos ter cuidado com ela"},"content":{"rendered":"\n

Quando ouvimos falar sobre tradu\u00e7\u00e3o<\/a> autom\u00e1tica, podemos acabar pensando que o tradutor profissional \u00e9 uma das ocupa\u00e7\u00f5es que perdem a relev\u00e2ncia diante da tecnologia. Google tradutor faz, n\u00e3o \u00e9?<\/em><\/p>\n

Por\u00e9m, a realidade \u00e9 bem diferente.<\/p>\n

Vamos pensar, por exemplo, nos aspectos culturais envolvidos na produ\u00e7\u00e3o textual: ser\u00e1 que a m\u00e1quina pode interpretar vieses ou express\u00f5es que n\u00e3o tem uma correspond\u00eancia de um para um na l\u00edngua de chegada? Pensemos em algo simples, como culin\u00e1ria. Famosos s\u00e3o os exemplos de card\u00e1pios com tradu\u00e7\u00f5es, no m\u00ednimo, engra\u00e7adas.<\/p>\n

Ao analisar rapidamente o exemplo anterior, \u00e9 claro que a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica torna-se mais uma ferramenta do que uma substituta<\/strong>, e essa perspectiva, o papel do tradutor continua sendo central.<\/p>\n

Quer saber como trabalhar corretamente com tradutores autom\u00e1ticos? Continue a leitura para ficar por dentro do assunto!<\/p>\n

O que \u00e9 tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica?<\/h2>\n

Tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, ou Machine Translation (MT), \u00e9 o uso de recursos tecnol\u00f3gicos para alterar de maneira automatizada o idioma de um texto<\/strong>. Ou seja, uma frase em ingl\u00eas pode ser convertida imediatamente para o portugu\u00eas com um clique. Esta \u00e9 uma defini\u00e7\u00e3o bem simplificada, mas calma que j\u00e1 explico como ela \u00e9 gerada!<\/p>\n

Como funciona?<\/h3>\n

A tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica \u00e9 poss\u00edvel gra\u00e7as a ferramentas de machine learning e Neural Machine Translation (NMT). As redes neurais artificiais s\u00e3o um grande avan\u00e7o da tecnologia de automa\u00e7\u00e3o de processos, pois permitem que os algoritmos tomem decis\u00f5es e aprendam com os resultados dessas decis\u00f5es \u2014 por exemplo, se a tradu\u00e7\u00e3o sugerida faz sentido ou n\u00e3o \u2014 com n\u00edveis muito elevados de precis\u00e3o.<\/p>\n

Isso \u00e9 poss\u00edvel porque conhecimento lingu\u00edstico dos algoritmos utilizados na Neural Machine Translation \u00e9 constru\u00eddo por meio da an\u00e1lise de dados<\/a> relacionados aos idiomas envolvidos (o original e o meta) e das demais tradu\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas realizadas<\/strong>. Com isso, o algoritmo aprende e passa a entregar tradu\u00e7\u00f5es com cada vez mais qualidade.<\/strong><\/p>\n

Mesmo com toda essa tecnologia, \u00e9 f\u00e1cil notar quando algo parece meio\u2026 estranho em uma tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica. Sabe aquele texto que soa certo, mas n\u00e3o faz sentido algum no contexto? Pois \u00e9, acontece porque, por melhor que sejam os algoritmos, eles n\u00e3o t\u00eam as refer\u00eancias culturais e hist\u00f3ricas que s\u00f3 a gente carrega. O resultado pode ser uma frase tecnicamente correta e, ao mesmo tempo, completamente fora do tom esperado.<\/p>\n

J\u00e1 se pegou rindo de um meme mal traduzido ou sentiu um desconforto lendo um manual, s\u00f3 porque certas nuances escaparam? N\u00e3o \u00e9 raro ver uma piada local virar um enigma ou uma express\u00e3o idiom\u00e1tica cair no limbo do literalismo. A m\u00e1quina lida bem com padr\u00f5es, mas trope\u00e7a feio quando entra numa seara mais subjetiva, onde contexto vale mais que dicion\u00e1rio. \u00c9 a\u00ed que o toque humano pesa, mesmo em 2025, com avan\u00e7os pulando aos olhos.<\/p>\n

Dessa forma, evita-se a tradu\u00e7\u00e3o “palavra por palavra”<\/strong>, que era muito frequente nos prim\u00f3rdios da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica e resultava em tradu\u00e7\u00f5es desconexas, descontextualizadas e ineficazes. Como consequ\u00eancia do anterior temos, portanto, textos traduzidos de forma autom\u00e1tica cada vez mais pr\u00f3ximos dos que um ser humano faria.<\/p>\n

No entanto, ser\u00e1 que um livro<\/a> inteiro poderia ser traduzido com MT? Isso me leva para o pr\u00f3ximo ponto.<\/p>\n

Conhecimento lingu\u00edstico humano e algoritmos<\/h3>\n

Enquanto isso, o conhecimento lingu\u00edstico humano \u00e9 constru\u00eddo com base em estudos n\u00e3o apenas dos idiomas, mas tamb\u00e9m da cultura que os cerca.<\/p>\n

Em quais ocasi\u00f5es os mexicanos utilizam as variantes formais e informais de tratamento? Quais palavras id\u00eanticas em ingl\u00eas s\u00e3o mais comumente usadas na Inglaterra ou nos Estados Unidos? Determinada palavra faz sentido em um contexto corporativo?<\/p>\n

Esses s\u00e3o apenas alguns exemplos de momentos espec\u00edficos em que a expertise e o conhecimento cultural de um tradutor humano mostram-se fundamentais para que a tradu\u00e7\u00e3o cumpra os objetivos de fazer sentido para o leitor e de capturar o mais fielmente poss\u00edvel o que o texto original quer dizer<\/strong> \u2014 o que exige muito mais do que uma tradu\u00e7\u00e3o literal.<\/p>\n

N\u00e3o h\u00e1 d\u00favidas de que a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica \u00e9 mais r\u00e1pida do que a tradu\u00e7\u00e3o humana. Mas a velocidade e o volume, \u00e9 claro, n\u00e3o podem ser os \u00fanicos fatores levados em considera\u00e7\u00e3o para a efic\u00e1cia de uma solu\u00e7\u00e3o. \u00c9 preciso garantir tamb\u00e9m a <\/strong>excel\u00eancia<\/strong><\/a> do texto traduzido<\/strong>, especialmente nesta era marcada pela internacionaliza\u00e7\u00e3o, contexto no qual as fronteiras entre culturas s\u00e3o cada vez menores, come\u00e7ando pelas l\u00ednguas.<\/p>\n

\u00c9 verdade que a evolu\u00e7\u00e3o da Neural Machine Translation faz com que as tradu\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas da atualidade sejam consideravelmente melhores do que as de alguns anos atr\u00e1s. Mesmo assim, ela n\u00e3o pode substituir totalmente o profissional da \u00e1rea<\/strong>. Sem tradutor humano, sem a vis\u00e3o de mundo e o conhecimento lingu\u00edstico e cultural que ele traz por meio da escrita, o algoritmo n\u00e3o tem como evoluir.<\/p>\n

Quando usar tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica?<\/h2>\n

Em primeiro lugar a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica mostra-se bastante \u00fatil para traduzir frases curtas e \u00fanicas<\/strong>.<\/p>\n

Isso acontece porque uma \u00fanica senten\u00e7a \u2014 como “I would like some water”, ou “Eu gostaria de um pouco de \u00e1gua” \u2014 normalmente pode ser entendida de uma s\u00f3 maneira.<\/p>\n

A tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica pode ser interessante, ainda, para traduzir textos que voc\u00ea n\u00e3o precisa ou n\u00e3o quer ler por inteiro<\/strong>, pois possibilita a compreens\u00e3o da mensagem geral do material.<\/p>\n

Agora voc\u00ea pode estar pensando: “tudo bem, mas os textos que preciso traduzir t\u00eam um volume muito alto e estou pensando em automatizar a tradu\u00e7\u00e3o”<\/em>. Neste contexto, tamb\u00e9m \u00e9 uma \u00f3tima ferramenta para uma tradu\u00e7\u00e3o mais complexa<\/strong> que ser\u00e1 devidamente revisada por um profissional qualificado. <\/p>\n

Se esse for o caso, mais uma vez o tradutor humano ganha relev\u00e2ncia.<\/p>\n

O papel do tradutor ou p\u00f3s-editor\ufeff<\/h3>\n

Se a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica n\u00e3o pode substituir o tradutor<\/a> humano, o recurso certamente pode ser utilizado para agilizar o trabalho desses profissionais.<\/p>\n

Ao unir a velocidade da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica com os conhecimentos espec\u00edficos dos tradutores, que s\u00e3o capazes de imprimir a contextualiza\u00e7\u00e3o e a adapta\u00e7\u00e3o necess\u00e1rias para uma tradu\u00e7\u00e3o bem-sucedida<\/strong>, obt\u00e9m-se o melhor dos dois mundos.<\/p>\n

Quando a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica \u00e9 utilizada, o papel do tradutor \u00e9 revisar o conte\u00fado traduzido entregue pela m\u00e1quina, comparando-o com o material original para analisar problemas n\u00e3o apenas gramaticais, mas tamb\u00e9m culturais e de contexto. De forma resumida, o tradutor recebe a tradu\u00e7\u00e3o “bruta” e torna-a mais refinada.<\/p>\n

Por isso, o tradutor respons\u00e1vel pelo refinamento de tradu\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas tamb\u00e9m pode ser chamado de p\u00f3s-editor<\/strong> \u2014 seu trabalho, afinal, \u00e9 semelhante ao processo de edi\u00e7\u00e3o de um conte\u00fado produzido por outro.<\/p>\n

Os riscos de usar machine translation sem um time profissional adequado<\/h2>\n

Quem decide confiar integralmente em uma tradu\u00e7\u00e3o entregue por uma m\u00e1quina vai certamente se deparar com diversos erros que, por menores que sejam, atrapalham bastante a experi\u00eancia de leitura e a compreens\u00e3o do texto.<\/p>\n

Muitas palavras de um idioma podem ter significados parecidos ou id\u00eanticos, enquanto outras palavras podem representar in\u00fameras interpreta\u00e7\u00f5es diferentes.<\/p>\n

Na machine translation, esses termos confundem-se com frequ\u00eancia, pois nem sempre a m\u00e1quina consegue identificar com total precis\u00e3o a qual dos poss\u00edveis significados a palavra est\u00e1 atrelada naquele momento<\/strong>.<\/p>\n

Enquanto isso, os tradutores humanos s\u00e3o capazes de contextualizar cada palavra, frase ou texto para entender exatamente qual das palavras \u00e9 realmente a melhor op\u00e7\u00e3o. Conhecimento cultural aplicado ao trabalho de p\u00f3s-edi\u00e7\u00e3o vai garantir a naturalidade para o p\u00fablico-alvo do texto, portanto, n\u00e3o corra esse risco! Sempre p\u00f3s-edite!<\/p>\n

Outro problema poss\u00edvel \u00e9 a escolha de palavras que n\u00e3o fazem sentido ou que n\u00e3o s\u00e3o comumente usadas dentro de determinado contexto profissional. Isso afasta os leitores do conte\u00fado<\/a>, pois eles n\u00e3o v\u00e3o sentir que o texto realmente os entende.<\/p>\n

E a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica tamb\u00e9m pode trazer erros gramaticais e de pontua\u00e7\u00e3o caso os algoritmos analisem os “peda\u00e7os” errados do texto.<\/p>\n

Outro ponto interessante \u00e9 o seguinte: a qualidade do texto traduzido de forma autom\u00e1tica \u00e9 proporcional \u00e0 qualidade sint\u00e1tica e sem\u00e2ntica do texto de partida. N\u00e3o podemos esperar um \u00f3timo resultado se o original apresenta erros de concord\u00e2ncia ou de sintaxe, por exemplo.<\/p>\n

Na produ\u00e7\u00e3o de conte\u00fados multil\u00edngues, por exemplo, fica ainda mais clara a ideia de que tradu\u00e7\u00e3o vai muito al\u00e9m de algo que possa ser automatizado. Afinal, al\u00e9m das quest\u00f5es lingu\u00edsticas e gramaticais, h\u00e1 tamb\u00e9m os aspectos culturais e estil\u00edsticos, igualmente importantes para que a tradu\u00e7\u00e3o respeite o material original.<\/p>\n

\u00c9 poss\u00edvel usar tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica?<\/h2>\n

A tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica pode ser usada como ferramenta e assist\u00eancia<\/strong>, mas o tradutor profissional vai continuar sendo imprescind\u00edvel, n\u00e3o apenas para traduzir, mas tamb\u00e9m para revisar o material produzido automaticamente com MT.<\/p>\n

N\u00e3o podemos esquecer que a comunica\u00e7\u00e3o escrita \u00e9 uma conven\u00e7\u00e3o social e uma pr\u00e1tica humana que evolui conforme as sociedades evoluem tamb\u00e9m. Nesse sentido, as m\u00e1quinas n\u00e3o podem interpretar nem reproduzir pr\u00e1ticas culturais de forma natural entre os povos, portanto, n\u00e3o podemos deixar o tradutor fora da equa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quando ouvimos falar sobre tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, podemos acabar pensando que o tradutor profissional \u00e9 uma das ocupa\u00e7\u00f5es que perdem a relev\u00e2ncia diante da tecnologia. Google tradutor faz, n\u00e3o \u00e9? Por\u00e9m, a realidade \u00e9 bem diferente. 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