Conheça os limites da tradução automática ao criar sua estratégia de localização

Os limites da tradução automática podem ser ignorados quando você está ansioso para entrar em um mercado. A MT pode ser uma ferramenta útil, mas não é uma solução total. Contanto que você esteja preparado para usá-lo como um auxílio de localização e não como uma solução completa, você pode aproveitar seus benefícios enquanto mantém os padrões elevados. A MT e a tradução humana não são mutuamente exclusivas. MT é uma ferramenta de produtividade. Ele pode ajudar os tradutores a trabalhar mais rápido e obter resultados de maior qualidade. Em alguns casos, é até possível automatizar partes significativas do produto com um sistema criado por especialistas. No entanto, raramente é uma solução independente para localização, por isso é aconselhável entender suas limitações.

Aproveitando a automação dentro dos limites da tradução automática

Os limites da tradução automática geralmente vêm de mãos dadas com dados limitados. MT é treinado para usar dados para fazer sugestões para tradutores. Para criar um programa de tradução automática eficaz, você precisará de pelo menos um milhão de palavras de conteúdo traduzido por humanos de alta qualidade.

Esse é o maior problema que a maioria das empresas enfrenta porque não têm acesso a esses dados de treinamento, também conhecidos como corpora ou corpus de texto. Mesmo que tenham dados para treinar esses mecanismos, geralmente é extremamente assunto assunto específico - como com a documentação técnica. Essa informação concisa é muito factual e pode automatizar a tradução de muitas partes do conteúdo usando e seguindo padrões.

É por isso que usar MT é geralmente melhor em casos em que o material é de valor muito baixo, pois não é visto com frequência e não é projetado para ter muita "personalidade". Além disso, a maioria as pessoas que consideram a MT como um método de tradução automática o fazem porque querem economizar dinheiro. No entanto, para treinar a tradução automática, eles teriam que investir muito em criação de conteúdo e mineração de dados para construir o sistema com eficiência, o que acabaria com qualquer ROI do projeto.

O orçamento é onde muitos projetos de MT fracassam quando descobrem que criar o sistema seria mais caro do que ter tradutores humanos gerenciando-o. Finalmente, um dos limites mais significativos da tradução automática vem dos próprios tradutores humanos . Inicialmente, houve muita resistência ao uso da MT quando ela foi lançada por causa do conceito do que é “bom o suficiente”. Os tradutores foram informados de que precisavam apenas “ajustar” o conteúdo da MT para torná-lo melhor, mas, muitas vezes, não recebiam uma referência do que qualificava como bom. Além disso, essas ferramentas reduziram seus salários e aumentaram suas metas de produtividade. Como resultado, sempre que você usar o MT e complementá-lo com a pós-edição, você desejará definir critérios e padrões claros para otimizar o conteúdo.

Avaliando a qualidade da tradução automática

Outro limite da tradução automática é a falta de padronização para determinar a qualidade. O teste de avaliação bilíngue, ou BLEU, é o benchmark mais comumente aceito, mas sofre de algumas falhas fatais. Como está usando padrões de referência fixos, trata-se menos de medir a melhoria da qualidade e mais de aderir a uma estrutura rígida. Sendo esse o caso, a pontuação BLEU nunca deve ser o único critério para determinar o sucesso da tradução.Os padrões de tradução para o sucesso devem vir de critérios objetivos e centrados no ser humano, como:

• A receita diminuiu ou aumentou após o uso do conteúdo MT?
• Houve menos reclamações dos usuários?
• Os usuários navegaram melhor no software e progrediram?
• A distância de edição - o tempo que levou da tradução automática às edições humanas e ao conteúdo bem-sucedido - diminuiu?

As melhores métricas para compreender os limites de sua tradução automática são orientadas pelo usuário. Quando as reclamações diminuem, a receita aumenta e as pessoas navegam mais no software. Nesse caso, é fácil ver que eles estão entendendo o conteúdo e se envolvendo com ele. Além disso, à medida que o material é desenvolvido, você ganha mais acesso aos dados, o que melhora o treinamento para o programa. Enquanto esse sistema for uma ferramenta, e não uma solução definitiva, a maioria dos esforços de MT valerá o investimento, apesar de suas limitações.

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