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Bíblia ajuda pesquisadores a aperfeiçoar programas de tradução automática

Algoritmo baseado em várias versões dos textos sagrados pode converter textos em diferentes estilos, para diferentes públicos


Bíblia
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A utilização de algoritmos de tradução automática tem se tornado uma prática cada vez mais comum em tempos de comunicação globalizada. Contudo, em muitos casos, os textos são imprecisos e com construções gramaticais bastante equivocadas.

Pesquisadores da Universidade de Dartmouth, em New Hampshire, e da Universidade de Indiana, recorreram ao livro mais traduzido da história para criar um algoritmo que pode revolucionar o processo.

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Eles usarem textos de 34 versões da Bíblia para ajudar a melhorar os “sistemas de transferência de estilo” baseados em computador. Em busca de inspiração para melhorar os tradutores de texto automáticos, os pesquisadores da área de Tecnologia da Informação tentam criar incialmente um programa capaz de converter trabalhos escritos em diferentes estilos, para diferentes públicos.

Além de ser uma fonte de orientação espiritual para muitas pessoas ao redor do mundo, a equipe da Universidade de Dartmouth viu na Bíblia “um conjunto de dados de texto alinhados sem paralelo”.

Além de fornecer inspiração infinita, cada versão da Bíblia contém mais de 31.000 versículos, que pesquisadores usaram ​​para produzir mais de 1,5 milhões de pares únicos de “termos de origem e destino”, fornecendo subsídios para a aprendizagem da Inteligência Artificial usada no processo.

“A Bíblia vem em muitos estilos de escrita diferentes, por isso é perfeita para trabalharmos com o texto fonte de estilo de tradução”, explica à Fox News Keith Carlson, doutorando na Dartmouth e autor principal do trabalho de pesquisa sobre o estudo.

Como benefício adicional para a equipe, todos as palavras da Bíblia já estão indexadas pela sua divisão livros, capítulos e versículos. A organização previsível do texto em todas as versões elimina o risco de erros de alinhamento que podem ser causados ​​por métodos de correspondência automática usados até o momento.

Algoritmo “Moisés”

Durante o processo usado pelos pesquisadores, os textos foram separados em dois algoritmos – um sistema de tradução automática estatística apelidado de “Moisés” e uma rede neural recorrente usada em tradução automática, chamada “Seq2Seq”.

Os resultados da primeira fase do estudo foram publicados na revista científica Royal Society Open Science. O próximo passo é a construção de modelos que consigam fazer as traduções e adaptações de modo tão rápido quanto o popular “Google Translator”.



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