Unbabel cria ferramenta para medir o desempenho da tradução automática

Imagem de mohamed Hassan por Pixabay

Unbabel lança a ferramenta MT-Telescope para compreender o desempenho da tradução automática, ajudando os programadores e clientes a medir o seu desempenho e os investigadores a comparar rigorosamente os avanços na tecnologia de tradução.

A plataforma de operações linguísticas, Unbabel, que alia inteligência artificial com edição humana para ajudar as empresas a fornecer apoio multilíngue em escala, lançou o MT-Telescope – uma nova ferramenta que permite aos programadores e utilizadores de sistemas de tradução automática (machine translation) analisar e compreender profundamente o seu desempenho e qualidade.

Com base na métrica automática para medição de qualidade de tradução COMET, o MT-Telescope é uma ferramenta de acesso livre, que vem tornar a análise de qualidade da tradução automática acessível a todos, pela primeira vez, e fornecer uma granularidade e conhecimentos quantitativos únicos sobre o desempenho de qualidade dos sistemas de machine translation tradução automática.

“Na Unbabel, trabalhamos constantemente no desenvolvimento, formação, manutenção e implementação de sistemas de tradução automática a um ritmo rápido e com elevados padrões de qualidade. Esta necessidade impulsiona os nossos objetivos de investigação e de desenvolvimento, especialmente no domínio da análise e da avaliação da qualidade das traduções”, disse Alon Lavie, Vice-presidente de Tecnologias da Linguagem da Unbabel.

“O MT-Telescope ajuda os nossos especialistas em Language Operations e as equipas de desenvolvimento a tomar decisões mais inteligentes para os clientes sobre qual o sistema de tradução automática que melhor se adapta às suas necessidades, e permite à comunidade de investigação na área utilizar facilmente métodos e ferramentas de análise que juntos definem as melhores práticas de avaliação e medição de progresso”.

Geralmente, as métricas de medição de qualidade das traduções automáticas tais como COMET, BLEU, ou METEOR fornecem uma pontuação de qualidade global para um conjunto de dados. O MT-Telescope leva esta pontuação de qualidade um passo à frente, expondo os fatores subjacentes ao desempenho, e faz uma análise de granulometria fina da precisão da tradução até às palavras individuais, terminologia e frases.

“A nossa investigação mostra que uma das maiores necessidades na aplicação da tradução automática é a perceção da sua usabilidade, uma área em que os métodos atuais ficam aquém das expectativas”, afirma o Dr. Arle Lommel, analista sénior da CSA Research. “Uma avaliação que se concentre na forma como a tradução automática se adequa a casos de uso particular, ajudará a alargar a tecnologia a novas áreas e a aumentar a aceitação de fluxos de trabalho baseados na tradução automática”.

Para além do maior grau de granularidade, o MT-Telescope tem uma interface visual intuitiva que permite aos utilizadores não técnicos comparar dois sistemas de tradução automática e avaliar qual é o mais adequado para cumprir os seus objetivos.

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