Olhares sobre a tradução automática: uma análise sobre o desempenho dos sistemas DeepL e Google Tradutor
Este trabalho avalia comparativamente o desempenho de dois sistemas de tradução automática, a saber, DeepL e Google Tradutor. O estudo parte de uma breve visão geral sobre traduções automáticas com a utilização de redes neurais, seguido de uma reflexão sobre os resultados da tradução automática ao u...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade do Estado da Bahia (UNEB)
2024-11-01
|
| Series: | Babel |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.revistas.uneb.br/index.php/babel/article/view/20368 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Este trabalho avalia comparativamente o desempenho de dois sistemas de tradução automática, a saber, DeepL e Google Tradutor. O estudo parte de uma breve visão geral sobre traduções automáticas com a utilização de redes neurais, seguido de uma reflexão sobre os resultados da tradução automática ao utilizar a avaliação automática e humana. Subsequentemente, aborda a diferença de desempenho entre ambos os sistemas, além de identificar possíveis problemas linguísticos advindos dos resultados da tradução automática gerada por eles. Para a realização dessa comparação, o trabalho emprega um trecho da obra de Machado de Assis, Dom Casmurro, do capítulo “Olhos de Ressaca”. O estudo utiliza as traduções geradas de forma automática para analisar criticamente qual sistema apresenta mais qualidade no resultado da tradução e examina comparativamente os erros linguísticos gerados pelos resultados do DeepL e Google Tradutor. Os critérios de avaliação incluem a precisão da tradução, a capacidade de manter o significado e a estrutura da frase original, a fluência e adequação da tradução resultante.
|
|---|---|
| ISSN: | 2238-5754 |