Como os tradutores automáticos melhoraram tanto? – 21/12/2021 – Marcelo Viana

1548234083 file be0b03d8 Vision Art NEWS


Os primeiros experimentos para automatizar a tradução de textos são quase tão antigos quanto os computadores eletrônicos. Em 1954, pesquisadores da IBM e da Universidade de Georgetown escreveram um programa para traduzir frases do russo para o inglês.

Na época, eram usados algoritmos baseados em regras: os programadores tentavam incluir as gramáticas das duas línguas nas instruções ao computador, descrevendo explicitamente como traduzir cada tipo de frase.

Dava muito trabalho e tomava muito tempo e recursos. Um computador IBM 701 traduziu 60 frases do russo, provando que era possível, mas os resultados foram pobres. Ao final da década, praticamente ninguém estava investindo nesse esforço.

Nos anos 1980, pesquisadores japoneses desenvolveram os primeiros algoritmos baseados em exemplos. Usavam exemplos de traduções já realizadas (“The book is on the table”, O livro está na mesa) e adaptavam a situações parecidas (“The pillow is on the sofa”, A almofada está no sofá). Pela primeira vez, os algoritmos podiam evoluir, à medida que lhes “ensinavam” mais exemplos.

Em 1990, a IBM introduziu os primeiros métodos de tradução estatística. Tais métodos usam textos equivalentes em diferentes línguas para desenvolver modelos estatísticos, a partir dos quais o computador pode identificar padrões de tradução. A tradução ficou melhor e mais rápida. Foi também a era da universalização da internet, o que contribuiu muito para popularizar os serviços de tradução online.

O mais famoso, o Google Translate, foi lançado em 2006 com a tecnologia de tradução estatística. Apesar de contar com a quantidade colossal de dados a que a Google tem acesso para melhorar seu desempenho, todos lembramos que as traduções ainda eram bem mais ou menos, exigindo revisão humana.

E aí, por volta de 2015, a qualidade melhorou radicalmente. Foi o resultado da migração do Google Translate para a tecnologia das redes neurais, que imitam o funcionamento do cérebro humano.

Redes neurais podem ser treinadas a partir de traduções existentes, usando a chamada aprendizagem profunda (“deep learning”), de modo a produzirem resultados cada vez melhores. Ainda não competem com tradutores profissionais, mas suas traduções já são adequadas para a maioria dos fins práticos, colocando as línguas estrangeiras ao alcance de todos.


LINK PRESENTE: Gostou deste texto? Assinante pode liberar cinco acessos gratuitos de qualquer link por dia. Basta clicar no F azul abaixo.

Fonte: Acesse Aqui o Link da Matéria Original

1548234083 file be0b03d8 Vision Art NEWS

Deixe um comentário

Este site usa cookies para que você tenha a melhor experiência do usuário. Se continuar a navegar, dará o seu consentimento para a aceitação dos referidos cookies e da nossa política de cookies , clique no link para obter mais informações. CONFIRA AQUI

ACEITAR
Aviso de cookies
Translate »