Busca e recuperação em memórias de tradução utilizando tradução automática e busca semântica

Abstract

Tradução é mais do que apenas mudar as palavras de um idioma para outro, ela constrói pontes entre culturas, é um gesto de empatia que permite que pessoas experimentem fenômenos culturais por outra perspectiva. Nesse cenário, entram os sistemas de Memória de Tradução (Translation Memories, ou TMs), cuja função central reside na localização e recuperação de traduções existentes em seus bancos de dados para auxiliar tradutores em novas traduções. No entanto, este processo crucial permanece restrito por algoritmos que dependem da distância de edição, o número de remoções, inserções ou substituições necessárias para transformar o segmento de origem no segmento de destino, o que apresenta uma limitação significativa para as TMs modernas. Este trabalho propõe um novo paradigma de sistema de memória de tradução baseado em modelos de tradução automática e representações vetoriais semânticas de sentenças para superar o estado da arte em TMs ao aprimorar a captura de similaridade semântica entre segmentos de texto traduzidos. Os resultados obtidos demonstram que a estratégia é efetiva e promissora, com desempenho significativamente superior a alternativas testadas (P<0,05) em traduções de inglês para espanhol e francês, bem como de alemão e português para inglês.