
Você sabia que a tradução automática neural (NMT) foi um subproduto da Guerra Fria?
Além do famoso experimento Georgetown-IBM, a tradução automática foi usada para desenvolver o SYSTRAN, o primeiro sistema de tradução automática em larga escala desse tipo. A Força Aérea dos EUA contou com ele para traduzir documentos russos durante a Guerra Fria. Depois, tornou-se uma ferramenta essencial para a Comissão Europeia se comunicar em vários idiomas.
Rapidamente ficou claro o quanto essa tecnologia era prática. Assim, a tradução automática, que no início era notoriamente desajeitada, incômoda e imprecisa, evoluiu para os incríveis sistemas de tradução automática neural (NMT) que temos hoje.
E se você tem uma empresa, usar a tradução automática neural para traduzir seu website é uma estratégia inteligente para alcançar novos mercados, otimizar seu website para pesquisas multilíngues, aumentar as vendas internacionais e, por fim, expandir seus negócios.
Embora a tradução automática neural possa parecer complexa, aproveitá-la para a tradução de websites pode ser surpreendentemente simples. Qual é o segredo?
Continue lendo enquanto exploramos como a tradução automática neural surgiu e fornecemos uma explicação amigável para iniciantes sobre como ela funciona. Também esclareceremos como você pode usá-la para traduzir seu website sem precisar primeiro obter um Ph.D. em tradução automática!
Para explicar o que é a tradução automática neural, precisamos primeiro entender a tradução automática (MT).
Em termos simples, a tradução automática é o processo de usar um software de computador para traduzir um texto de um idioma para outro. Envie sua frase de entrada para o software de tradução automática e ele gerará automaticamente o texto traduzido no idioma de destino. Não há necessidade de envolvimento humano.
A tradução automática é usada de várias maneiras, por exemplo:
As técnicas de tradução automática evoluíram ao longo do tempo, sendo a tradução automática neural a versão mais recente e melhor da tecnologia. Diferentemente da tradução automática tradicional, a tradução automática neural usa redes neurais artificiais para traduzir textos.
Em suma, ele usa a tecnologia de aprendizagem profunda não apenas para traduzir textos, mas também para melhorar a precisão de suas traduções ao longo do tempo. Não é de se admirar que essa seja uma das tecnologias de tradução mais precisas do mercado atualmente.
Não se preocupe se isso parecer confuso. A seguir, temos uma rápida aula de história sobre o desenvolvimento da tradução automática neural e uma explicação de como essa tecnologia avançada funciona.
A forma mais antiga de tradução automática era baseada em regras. Esse é o tipo de tecnologia que a SYSTRAN usou para que os aviadores americanos pudessem entender os documentos técnicos russos.
Esse software analisaria o texto de origem palavra por palavra e, em seguida, consultaria um conjunto de regras desenvolvidas por linguistas para decidir como traduzir cada palavra do idioma de origem para o idioma de destino. Essas regras incluíam ordem das palavras, estrutura das palavras, regras semânticas e assim por diante.
No entanto, traduzir as palavras uma a uma usando um sistema tão rudimentar não produzia as traduções mais precisas. Ele funcionava bem para frases simples e diretas, mas tinha dificuldades com ambiguidade, expressões idiomáticas e estruturas de frases complexas.
Nesse sentido, os modelos de tradução automática estatística (SMT) - a próxima evolução da tradução automática - tiveram um desempenho um pouco melhor.

O software de tradução automática estatística primeiro rastrearia conjuntos de dados maciços de textos traduzidos por humanos (também conhecidos como corpora de texto bilíngue). Em seguida, ele usaria estatísticas baseadas em frequência para decidir qual seria, provavelmente, a tradução mais precisa.
Embora muito mais avançado que seu antecessor, ele ainda apresentava algumas desvantagens. Como operava principalmente com base na probabilidade e produzia frases em fragmentos, em vez de considerar o significado completo, seu resultado era muitas vezes desarticulado e com som não natural. Ele tinha as mesmas dificuldades para entender nuances e ambiguidades, exigindo mais correções.
Essa tecnologia foi se aprimorando com o passar do tempo, tornando-se essencialmente a tradução automática neural de última geração que conhecemos e usamos intensamente hoje. Na próxima seção, abordaremos mais detalhadamente como funciona a tradução automática neural.
Então, o que torna a tradução automática neural diferente? Sem ser muito técnico, a tradução automática neural usa técnicas de aprendizagem profunda e inteligência artificial para:
Essa tecnologia é baseada em redes neurais profundas, uma série interconectada de neurônios ou "nós" modelados de acordo com o cérebro humano. Um exemplo seriam as redes neurais recorrentes, ou RNNs, que podem usar uma arquitetura codificador-decodificador com um mecanismo de atenção.
Antes de ser implantado para tradução, o software de MT neural receberá dados de treinamento na forma de diferentes exemplos de traduções para um determinado texto. Usando esses dados, o software é então "treinado" para produzir a tradução mais precisa para uma determinada situação.
Diferentemente da tradução automática baseada em regras ou estatística, os sistemas de tradução automática neural consideram a frase inteira como um todo em vez de cortá-la em fragmentos. Por esse motivo, ele era mais adequado para capturar nuances e frases mais complexas, produzindo, portanto, um resultado mais fluente.
A tradução automática neural tem muitas vantagens sobre a tradução automática tradicional. Essas vantagens incluem:
Os métodos tradicionais de tradução automática anteriores não eram sofisticados o suficiente para traduzir determinados idiomas, especialmente os complexos. As traduções resultantes eram tão ruins que eram praticamente inutilizáveis sem passar primeiro por grandes revisões manuais feitas por humanos.
Entretanto, com sua capacidade de "aprender" ao longo do tempo, os sistemas NMT melhoram constantemente a qualidade de suas traduções. Os sistemas tradicionais de tradução automática não conseguiam fazer isso, pois não tinham nenhuma função de "autoaprendizagem" e adaptação do resultado da tradução ao longo do tempo.
Dessa forma, quando suficientemente treinado, o software de tradução automática neural pode produzir traduções muito mais precisas do que suas contrapartes tradicionais.
Por exemplo, o Google descobriu anteriormente que seu sistema Google Neural Machine Translation (GNMT) reduziu os erros de tradução em cerca de 60% em comparação com seu sistema de produção baseado em frases.
Da mesma forma, realizamos um estudo sobre a usabilidade da tradução automática para as necessidades de tradução de websites. Depois de analisar a qualidade das traduções de websites produzidas por várias tecnologias líderes de NMT, descobrimos que essas traduções são altamente utilizáveis e exigem, no máximo, uma pequena edição.
As tecnologias de tradução automática neural também se destacaram particularmente na tradução do alemão, gerando a maioria dos segmentos de texto traduzido "sem toque" (ou seja, não exigiram edição manual).
Depois que o texto original passa por uma primeira passagem de tradução automática, ele geralmente é submetido a um refinamento humano adicional para garantir sua precisão e adequação ao público-alvo.
A maior precisão de tradução proporcionada pela tradução automática neural significa que as traduções resultantes precisam de menos ajustes manuais (também conhecidos como "pós-edição") antes de estarem prontas para uso.
Quando as empresas podem obter traduções automáticas mais precisas que exigem menos pós-edição, elas podem começar a usar as traduções mais cedo.
Mas, além disso, é possível treinar modelos neurais de tradução automática em um curto período de tempo. Isso, por sua vez, permite processos de tradução mais rápidos.
Por exemplo, o Facebook usa a tradução automática neural para traduzir textos em publicações e comentários. Como você provavelmente sabe, há uma grande quantidade desse tipo de conteúdo em sua plataforma. Embora anteriormente a empresa precisasse de quase 24 horas para treinar seus modelos de tradução automática neural, ela conseguiu reduzir esse período para apenas 32 minutos!
Usar a tradução automática neural para traduzir seu website pode parecer intimidador, exigindo um investimento caro em novas tecnologias, pesquisa e desenvolvimento. Isso não é verdade!
Atualmente, há muitas ferramentas NMT pré-criadas disponíveis no mercado para ajudá-lo a traduzir o conteúdo do seu site para vários idiomas. Essas ferramentas também têm um preço bastante acessível. Na verdade, elas tendem a ser mais baratas do que contratar um tradutor humano profissional para traduzir todo o seu site.
Então, quais são alguns exemplos de como a tradução automática neural pode ser útil para sua empresa?
A qualidade do seu suporte ao cliente pode ser decisiva para o sucesso ou fracasso de sua empresa. Mas, a menos que você tenha centenas de agentes de suporte ao cliente em sua equipe, há uma grande chance de que você não fale o mesmo idioma que alguns de seus clientes.
Felizmente, isso é mais fácil de resolver hoje em dia, graças à NMT. A integração de chatbots multilíngues ao seu fluxo de trabalho de suporte permite que você ofereça assistência instantânea aos seus usuários, especialmente para perguntas frequentes.
Ele também pode ser muito útil para responder a consultas simples de clientes por e-mail, oferecendo instantaneamente à sua equipe de suporte recursos multilíngues.
Se você tem uma loja de comércio eletrônico, que melhor maneira de atingir seu público internacional do que traduzi-la?
A tradução de todo o processo de checkout - incluindo as descrições dos produtos, as moedas e as medidas usadas, a página do carrinho de compras, até a confirmação do pedido - abrirá imediatamente sua loja para o mundo.
Melhor ainda, isso significa que você pode ter uma loja internacional pronta e funcionando em poucos dias, dependendo da ferramenta que usar. (Dica: Weglot pode fazer isso em minutos!) Com a NMT, você terá uma entrada mais rápida no mercado sem precisar montar uma equipe no país de destino (pelo menos, não imediatamente).
Uma das maiores armas em seu arsenal para conversão? A prova social.
Falar sobre os benefícios de sua empresa simplesmente não é mais suficiente nos dias de hoje. Os clientes precisam de provas de que você é o que diz ser.
E, embora a prova social no idioma original do seu site possa ser poderosa, o que certamente elevará o nível das coisas é a tradução. Dessa forma, os usuários de diferentes idiomas poderão entender o impacto que seu produto teve sobre os clientes, especialmente se eles tiverem os mesmos problemas que você.
Nosso Weglot é uma ferramenta de ponta a ponta projetada para facilitar a adoção de vários idiomas.
Usamos uma combinação exclusiva de traduções NMT dos principais fornecedores de tradução automática DeepL, Microsoft Translator e Google Translate para gerar instantaneamente traduções de qualidade superior em comparação com o uso dessas tecnologias de tradução automática isoladamente.
Oferecemos suporte à tradução de mais de 110 idiomas, desde os mais comuns, como inglês, alemão, espanhol e italiano, até idiomas menos comuns, como tártaro e malgaxe. Também oferecemos aos usuários a opção de adicionar idiomas personalizados, como português do Brasil ou francês do Canadá.

Weglot também faz mais do que apenas tradução de texto. Entre outros recursos, ele pode:

Weglot integrações sem código com as principais plataformas de sites, como WordPress, Webflow e Shopify. É fácil de configurar e pode ajudar sua empresa a fazer o seguinte:
Mais de 110.000 sites usam Weglot para suas necessidades de tradução, com excelentes resultados.
A marca francesa de óculos Jimmy Fairly é uma delas: a empresa dobrou sua porcentagem de vendas internacionais apenas uma semana depois de usar Weglot para traduzir seu site francês para o inglês. Incentivada por esses resultados, a Jimmy Fairly posteriormente traduziu seu site para o alemão e o italiano e obteve um aumento geral de 70% nas sessões da Web após oito meses.

Oferecendo um desempenho de tradução superior, a tradução automática neural é uma melhoria significativa em relação a outras técnicas tradicionais de tradução automática. Com isso em mente, não é de surpreender que a NMT seja a tecnologia de tradução automática preferida de grande parte do mundo dos negócios.
Conforme revela nosso estudo de tradução automática, o volume de conteúdo da web traduzido por máquina aumentou seis vezes nos últimos dois anos. A tradução automática também é usada para grandes projetos, com mais de 10% dos websites traduzidos contendo mais de 50.000 palavras. Por fim, apenas cerca de 30% do conteúdo traduzido por máquina é editado, sugerindo que uma parte significativa das traduções automáticas é tão precisa que não requer refinamento adicional.
Weglot o aproveitamento do poder da NMT para traduzir o conteúdo do seu site. É simples de configurar e escolhe automaticamente o mecanismo de tradução automática mais adequado para produzir a melhor tradução para qualquer par de idiomas. O resultado são traduções rápidas e de alta qualidade para sites, que você pode implementar sem complicações. Veja o que diz Corrine Ellsworth-Beaumont, CEO da Know Your Lemons :
"Com a Weglot , conseguimos traduzir várias páginas para 10 idiomas diferentes na primeira semana de lançamento do site, aumentando drasticamente nossa visibilidade internacional."
Se quiser experimentar o poder da Weglot por si mesmo, você pode se inscrever para um teste gratuito de 10 dias aqui.
A melhor maneira de compreender o poder do Weglot experimentá-lo você mesmo. Teste-o gratuitamente e sem qualquer compromisso.
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Um site de demonstração está disponível no seu painel de controle, caso ainda não esteja pronto para conectar o seu site.