Um tradutor quase humano

Sobre o autor

Luiz Fernando Casanova Doin

é fundador e sócio-diretor da BTS – Business Translation Services, empresa de tradução sediada em São Paulo com mais de 15 anos de existência e mais de 5.000 clientes atendidos. Formado em Administração de Empresas pela Universidade de São Paulo (USP) e em Comunicação Social com ênfase em Marketing pela Escola Superior de Propaganda e Marketing (ESPM), é um apaixonado pela área de tradução e um estudioso do setor que procura aliar seus conhecimentos acadêmicos e experiência à prática tradutória.

Software para tradução criado por cientistas da IBM, em colaboração com os funcionários da empresa em 170 países, pode chegar a grau inédito de exatidão

Por Álvaro Oppermann

O ultramoderno laboratório da IBM em Yorktown Heights, bucólico subúrbio do estado de Nova York, foi projetado nos anos 50 pelo arquiteto finlandês Eero Saarinen. Desse complexo saem algumas das ideias tecnológicas mais ousadas do mundo. Uma delas promete mudar a face da colaboração entre equipes multinacionais e multiétnicas nos negócios da IBM. O seu nome é n.Fluent (pronuncia-se én-flúãnt). Desde que foi anunciado, em novembro último, o n.Fluent coleciona elogios. Trata-se de um software de tradução em tempo real do inglês para outras dez línguas.

Com ele, a IBM será capaz de verter de forma acurada o conteúdo de páginas da web, documentos eletrônicos, chats e mensagens instantâneas. Ainda em teste, o n.Fluent funcionará também em smartphones.

A questão da tradução linguística para incentivar a colaboração foi eleita uma das dez prioridades da empresa. “Para a inteligência planetária, o mundo precisa de um vocabulário comum à colaboração, em especial para a comunidade de negócios”, diz David Lubensky, pesquisador da empresa e um dos gestores do projeto. O n.Fluent pode ser uma mão na roda. A IBM possui 400 mil funcionários em 170 países e o compartilhamento crescente de tarefas e projetos entre esses países cria o risco de uma Babel. O n.Fluent começa a ser apontado como o antídoto para o problema. O software estará disponível para a tradução do inglês ao chinês (simplificado e tradicional) e ao coreano, japonês, francês, russo, alemão, espanhol, português, italiano e árabe. O inglês é o parâmetro e não existe, pelo menos até agora, módulos de tradução entre as outras dez línguas – do português para o russo, por exemplo.

O conceito do software nasceu de forma modesta. Salim Roukos, pesquisador de linguagem da IBM, notou a dificuldade de traduzir para o chinês expressões idiomáticas inglesas. Isso muitas vezes gerava mal-entendidos, muitos até cômicos. Roukos, cuja especialidade é a construção de modelos matemáticos para a tradução do chinês, é um dos 100 especialistas da IBM que trabalham no projeto, que catalogou e traduziu 40 milhões de palavras. Em outubro de 2009, 6 mil funcionários da empresa aceitaram o desafio para participar do projeto e fizeram melhorias nas 11 línguas, além de acrescentar outros 2 milhões de vocábulos ao software.

Mas como ensinar línguas a uma máquina? Os programadores buscam padrões estatísticos entre dois textos que se referem a um mesmo assunto. Para o chinês, por exemplo, foi usada até uma tradução de Harry Potter e a Câmara Secreta feita por alunos, depois comparada ao original do livro e à tradução oficial.

O reconhecimento probabilístico de palavras (speech recognition) é também a matriz de outros softwares do mercado, como o Babel Fish. A diferença do n.Fluent está no grau de exatidão dos algoritmos, resultado de um trabalho forte de colaboração. Seu timing também foi acertado. Em setembro de 2009, Barack Obama elegeu o aprimoramento da tradução uma prioridade dos Estados Unidos, “para diminuir as barreiras internacionais de comércio e aumentar a colaboração internacional”.

http://epocanegocios.globo.com/Revista/Common/0,,EMI113194-16363,00-UM+TRADUTOR+QUASE+HUMANO.html

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