A tradução mecânica (TM), às vezes chamada de "tradução automática", rapidamente ganha visibilidade na sua forma comercializada ao longo dos últimos anos. Em parte, o volume crescente de conteúdo gerado pelo multilingüísmo oficial (ONU, UE) ou bilingüismo oficial (Canadá), e o crescente número de línguas representadas e ativas na Rede, têm auxiliado os pesquisadores em tradução mecânica a melhor entender os padrões e as probabilidades do uso da linguagem natural no contexto e na tradução. Essa informação é útil para prever e melhorar a qualidade do produto gerado pelo simples comercial de sistemas de TM mais familiares aos usuários da Rede hoje em dia, em particular o Tradutor Google.

Historicamente, a pesquisa em TM começou durante a década de 1950, com altas expectativas de resultados superiores, ou seja, "alta qualidade de tradução totalmente automática de texto irrestrito". Em 1966, o relatório ALPAC (ALPAC Report) fez diminuir as esperanças e a reduzir os fundos, mas ainda encorajariam a pesquisa em tecnologias de tradução assistida por computador (CAT). No Canadá, o METEO MT System se tornou um dos melhores exemplos de sucesso em tradução automática em uso. Até a década de 1990, a maior parte dos sistemas TM construídos eram baseados na abordagem baseada-em-regra, que requer dicionários extensivos, cópias de gramáticas (regras e exceções) e programas, afim de "ensinar" o sistema como produzir uma linguagem gramaticalmente correta em domínios específicos. Desde a década de 1990, no entanto, abordagens baseadas em corpus pra a tradução mecânica (Example-Based e Statistical) têm dominado o panorama de investigações e sistemas comerciais. Eles utilizam corpora bilíngüe e multilíngüe e técnicas de alinhamento, criando segmentos de encaixe em EBMT e aplicando análise estatística e modelos de probabilidade em SMT.

A tradução mecânica e a tradução humana estão ambas em prática profissionalmente, mas por diferentes razões e circunstâncias. A TM é utilizada em casos em que o contexto e o assunto (por exemplo, o clima, manuais técnicos, especificações de produtos) podem ser controlados rigorosamente o suficiente de forma que o texto traduzido contenha o mínimo de erros. A pré-edição (linguagem controlada ao escrever o conteúdo fonte) e pós-edição (revisão humana) são necessárias para adequar qualidade e a subseqüente disseminação dos textos traduzidos. Diferentes das revisões e edições de textos traduzidos por humanos, os textos traduzidos automaticamente requerem pós-editores que tenham experiência na compreensão dos tipos específicos de erros mais comuns ao computador (ao contrário do humano). Não podemos esperar que os computadores "compreendam" os textos como os humanos o fazem, e nem que sejam capazes de resolver dilemas de ambigüidade lingüística e cultural. Corrigir encaixes lexicais e sintáticos entre as línguas nem sempre é fácil de encontrar, e conhecimento extralingüístico do mundo é difícil de codificar e programar. Por outro lado, o uso popular do sistema TM online está crescendo, e geralmente reflete a necessidade de uma simples noção, ou tradução "grosseira", onde os usuários apenas procuram uma idéia básica do conteúdo. A tradução fala-a-fala e a tradução móvel são atualmente áreas importantes de pesquisa em TM. Como têm demonstrado as recentes iniciativas de colaboração, como as conferências do AMTA 2010 e do ATA nos Estados Unidos, os setores profissionais da tradução automática e tradução humana estão contribuindo com suas respectivas áreas de especialização para atender a demanda em crescimento de necessidades de tradução em todo o mundo, em particular na Web.

Referências:

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