Análise cognitiva do estudo comparativo entre estratégias humanas de tradução e mecanismos de traduções automáticos

Embora os progressos na área de informática sejam bastante significativos e velozes, na tradução automática há muito ainda o que ser feito. Desde meados dos anos 40 já havia um interesse, em especial pelos americanos e ingleses, numa tradução mais rápida e eficiente de documentos russos, porém até hoje o que se vê em termos de tradução automática está aquém daquilo que se possa chamar de uma boa tradução. Para buscar uma tradução automática eficiente os cientistas têm usado como fonte principal meios estatísticos de solução para tal problema. Esse trabalho visa dar um novo enfoque a tal questão, buscando na ciência cognitiva sua principal fonte de inspiração. O resultado a que se chega com o presente trabalho é que a estatística deve continuar sendo sim uma fonte de auxílio em especial na definição de padrões. Porém, o trabalho trás consigo o propósito de levantar a sobreposição semântica como via de possível solução que possa vir auxiliar, ou, até mesmo trazer maior rapidez a questão da tradução automática. No campo organizacional levanta uma questão interessante, o valor da experiência como meio inteligente de buscar melhores resultados para as empresas.

Although progress in computer science has been quite significant and rapid, as far as machine translation is concemed there is still much to be done. In the rnid-40s, there was already an interest, particularly by the Americans and British, in a faster and more efficient translation of Russian documents. Yet, what we see today in terms of machine translation falls short of what one rnight call a good translation. To search for an efficient automatic translation, scientists have used, as a primary tool, statistical means to solve the problem. This paper aims to set out a new approach to the question, drawing on cognitive science as its major source of inspiration. The result achieved shows that statistics play an important role in the process, particularly for the definition of some pattems outlined by its means. This paper, however, is meant to inspire research that will draw on cognitive science as a valid means of improvement for greater efficiency in machine translation. With that it proposes semantic overlap as one of the possible ways for such improvements. On the organizational field, it highlights the importance and value of experience as an intelligent means of seeking better results for companies in the same semantic overlap that this experience brings.