Traduções de qualidade profissional com IA

Antes dos LLMs, existiam duas abordagens principais para traduzir um produto:

1. Tradução automática com ferramentas como Google Translate ou DeepL

   • Capaz de traduzir a frase A para a frase B de forma literal
   • Rápida e económica, mas frequentemente de qualidade limitada

2. Tradução humana

   • Capaz de traduzir a frase A para a frase B considerando o contexto:
     • O contexto específico do produto
     • O uso de jargão da indústria
     • A consistência com traduções existentes
   • Garante alta qualidade, mas exige mais tempo e custos mais elevados

Destas duas soluções, a segunda oferece claramente a melhor qualidade de tradução para um produto, desde que os tradutores tenham acesso ao contexto necessário.

Mas ter acesso a este contexto não é uma tarefa simples:

• Ou os tradutores conhecem o produto na perfeição e têm em mente a terminologia existente, o significado de cada funcionalidade, a localização do texto no produto, os percursos do utilizador, um conhecimento excelente da indústria, etc.
• Ou este contexto é formalmente especificado com documentação, capturas de ecrã, glossários (que definem termos da indústria e as suas traduções em cada idioma), e os tradutores devem consultá-los meticulosamente.

No final, a avaliação era simples: a tradução automática é económica e rápida, mas de qualidade medíocre. A tradução humana oferece melhor qualidade, mas com custos elevados e um processo mais lento.

A revolução da IA e dos LLMs

Desde o surgimento dos LLMs (Large Language Models), as ferramentas de tradução abraçaram esta revolução, como o Prismy, com a esperança de simplificar significativamente este processo.

Se compararmos as três abordagens segundo o trinómio custo/qualidade/tempo:

Comparação dos métodos de tradução

Embora os fatores de custo e tempo sejam relativamente consensuais, o fator qualidade merece uma análise mais aprofundada.

Como o Prismy garante a qualidade da tradução

Posso confiar na vossa IA para traduzir o meu produto sem supervisão?

Esta é uma pergunta que recebemos frequentemente.

Como vimos anteriormente, é a consideração do contexto que permite aos tradutores fornecer traduções de qualidade. A chave está, portanto, na capacidade de ter em conta este contexto. É precisamente aí que os LLMs se destacam, sendo capazes de analisar numerosos dados de entrada para ajustar o resultado.

O Prismy baseia-se em três pilares para garantir a qualidade da tradução:

Pilares de qualidade da tradução

Pilar n.º 1: Definir o contexto e o tom de voz

O primeiro passo é explicar o contexto ao LLM, começando pelo mais geral (a indústria) até ao mais específico (a localização do texto no produto).

O Prismy permite definir globalmente a indústria, o produto e a sua utilidade. Graças a isto, os LLMs já conseguem utilizar o jargão correto, e a qualidade da tradução melhora consideravelmente.

Depois, quando o Prismy traduz os textos do produto, por vezes é necessário compreender em que parte do produto serão utilizados. Para isso, o Prismy oferece a possibilidade de definir instruções por secção do produto. Além disso, o Prismy consegue traduzir textos funcionalidade a funcionalidade, com base em branches de desenvolvimento e aproveitando o contexto associado a pull requests e outros metadados.

Por fim, o Prismy também permite definir o tom de voz a utilizar por idioma e por secção do produto.

Pilar n.º 2: Um glossário exaustivo e atualizado

Cada empresa tem o seu próprio jargão, termos da indústria para os quais pretende manter consistência e potencialmente impor traduções específicas.

Para isso, as empresas utilizam frequentemente glossários para definir estes termos e as suas traduções.

Enquanto os tradutores humanos conseguiam manter em mente termos não formalizados num glossário, esta abordagem deixa de funcionar com IA. Torna-se essencial documentar formal e exaustivamente todos os termos específicos. Esta tarefa pode parecer tediosa, mas o Prismy permite gerar e manter automaticamente um glossário para este fim. Este é um tema muito interessante por si só, que explicarei com mais detalhe num artigo dedicado.

Pilar n.º 3: Memória de tradução

O último pilar é garantir a consistência baseando-se nas traduções existentes. As traduções ganham experiência e qualidade graças ao histórico de tradução. Assim, se uma palavra ou parte de uma frase já foi traduzida noutro local do produto, o Prismy consegue instruir o LLM a basear-se nessas traduções existentes e garantir a consistência global.

Será esta a solução milagrosa?

Graças a estes três pilares, os LLMs estão a transformar a tradução de produtos, garantindo alta qualidade de tradução e oferecendo rapidez e baixo custo.

Será suficiente? A nossa experiência no Prismy revela que, com uma configuração ideal, as traduções atingem um excelente nível de qualidade, mas a supervisão humana focada continua a ser valiosa para atingir a excelência. Por isso, o Prismy também permite fluxos de trabalho de revisão e trabalha para priorizar as traduções mais duvidosas, de modo a direcionar revisões relevantes para apenas alguns textos.

Com esta estratégia, é agora possível ter um processo automatizado com uma boa configuração inicial e revisão bem direcionada, permitindo ao sistema aprender em tempo real!