Avaliação do uso de modelos de aprendizagem profunda na tradução automática de línguas de sinais - Renan Paiva Oliveira Costa; Diego Ramon Bezerra da Silva; Samuel de Moura Moreira; Daniel Faustino Lacerda de Souza; Rostand Edson Oliveira Costa; Tiago Maritan Ugulino de Araújo (Revista Principia)
Os modelos recentes de Tradução Automática Neural (Neural Machine Translation – NMT) podem ser aplicados a idiomas e domínios de poucos recursos sem limitações significativas. Vários estudos investigam se novas técnicas de NMT também podem ser generalizadas para diferentes contextos, considerando a disponibilidade de dados e infraestrutura computacional. Nesse contexto, o objetivo principal deste estudo foi explorar métodos modernos de NMT e analisar a sua potencial aplicabilidade em cenários de poucos recursos, como os das línguas de sinais. Para uma melhor avaliação, foram adaptados e utilizados alguns modelos promissores identificados no componente de tradução automática da Suíte VLibras e os resultados foram comparados com aqueles fornecidos pela arquitetura LightConv atual, utilizando-se o mesmo corpus de treinamento e validação bilíngue Português-Libras, um dos maiores desse tipo disponíveis no mundo, constituído por mais de 70.000 frases geradas por linguistas. Os resultados indicam que a adoção de uma das duas arquiteturas de melhor desempenho – a Basic Transformer ou a ByT5 – ajudaria a melhorar a precisão e a qualidade da tradução da Suíte VLibras, com um aumento percentual de até 12,73% considerando a métrica BLEU.