Open-access Tradução automática, pós-edição e o pronome indefinido "man"

Machine Translation, Post-Editing, and the indefinite pronoun man

Resumo

O presente artigo tem por objetivo analisar as traduções automáticas realizadas do alemão ao português pelo programa Google Tradutor® no contexto de um projeto de legendagem de textos literários. O projeto previa a legendagem de lives com autores e autoras alemães e deu­ se no contexto da série de lives sobre literatura alemã contemporânea intitulada Über.Leben.Schreiben, realizada pelo Goethe Institut no ano de 2021. Nessa análise, nosso olhar recai sobre as soluções tradutórias dadas pelo programa para o pronome indefinido man do alemão. Após a análise do corpus, pode-se afirmar que a tradução automática tem avançado muito e que as soluções dadas pelo Google Tradutor® mostram uma tradução dinâmica que leva em consideração diferentes estruturas equivalentes para o pronome manem português de acordo com o contexto. Ainda que a tradução automática tenha um grande percentual de acertos, após-edição pelo tradutor/pela tradutora permanece indispensável. No caso específico das soluções tradutológicas para o pronome analisado, contudo, as intervenções foram relativamente poucas.

Palavras-chave:
tradução audiovisual; tradução automática; pós-edição; língua alemã

Abstract

The aim of this article is to analyze automatic translation solutions made from German to Portuguese by Google Translate® in the context of a literary text subtitling project. The project involved subtitling lives with German authors and took place in the context of the series of lives on contemporary German literature entitled Über.Leben.Schreiben, organized by the Goethe Institut in 2021. ln this analysis, we look at the translation solutions given by the translation tool for the German indefinite pronoun man. After analyzing the corpus, it can be said that machine translation has come a long way and that the solutions provided by Google Translate® show a dynamic translation that takes into account different equivalent structures for the pronoun man in Portuguese according to the context. Although machine translation has a high accuracy rate, post­editing by the translator remains indispensable. ln the specific case of the translation solutions for the pronoun analyzed, however, there were relatively few interventions.

Keywords:
audiovisual translation; machine translation; post-editing; German language

Zusammenfassung

Ziel dieses Artikels ist es, die automatischen Übersetzungen aus dem Deutschen ins Portugiesische durch Google Translate® im Rahmen eines Projekts zur Untertitelung literarischer Texte zu analysieren. Das Projekt umfasste die Untertitelung von Lesungen deutscher Autorlnnen und fand im Rahmen der vom Goethe-Institut im Jahr 2021 veranstalteten Lesungsreihe Über.Leben.Schreibenzur zeitgenössischen deutschen Literatur statt. In dieser Analyse werden die vom Übersetzungsprogramm angebotenen Lösungen für das deutsche Indefinitpronomen 'man' untersucht. Nach der Analyse des Korpus lässt sich sagen, dass die maschinelle Übersetzung einen weiten Weg zurückgelegt hat und dass die von Google Translate® bereitgestellten Lösungen eine dynamische Übersetzung darstellen, die je nach Kontext unterschiedliche Äquivalenzstrukturen für das Pronomen 'man' im Portugiesischen berücksichtigt. Auch wenn die maschinelle Übersetzung wenige Übersetzungsfehler aufweist, bleibt die Nachbearbeitung durch den Übersetzer unerlässlich. Im konkreten Fall der Übersetzungslösungen für das untersuchte Pronomen gabes jedoch relativ wenige Eingriffe.

Schlüsselwörter:
audiovisuelle Übersetzung; maschinelle Übersetzung; post-editing; deutsche Sprache

1. Introdução

A tradução automática (TA) é hoje uma realidade. Ao longo dos últimos anos, sobretudo, foi possível observar um aumento vertiginoso de aplicativos e softwares voltados à prática tradutória e, mais recentemente, o advento de algoritmos baseados em inteligência artificial, como é o caso do ChatGPT, indicam que estamos diante de uma nova era na atividade tradutória, com efeitos imediatos para o papel do tradutor/da tradutora1

Se ao longo dos últimos cinco anos ainda nos deparávamos com textos traduzidos de maneira imperfeita por ferramentas como o Google Tradutor®, o advento do processamento de dados por redes neurais e machine learning aumentou em muito a acurácia das traduções feitas por algoritmos, fazendo com que tanto usuários/as eventuais quanto profissionais do mercado de tradução venham lançando mão desse recurso e que cada vez mais o trabalho das tradutoras e tradutores esteja se deslocando para o que se convencionou chamar pós-edição (PE)2. É pertinente ter em mente que

[...] a pós-edição efetuada por humanos é diferente da revisão ou tradução tradicionais. Ao revisar ou traduzir um texto o tradutor trabalha para que o texto produzido fique o mais próximo possível da estrutura comumente utilizada na língua alvo. Já na pós-edição basta que o texto final esteja de acordo com o significado original e as regras básicas da língua alvo, ainda que siga mais fielmente a estrutura do texto fonte (MARTINS, 2014, p. 15).

Com efeito, muitos projetos voluntários que visam à disseminação de conteúdos são largamente baseados em traduções inicialmente realizadas de forma automática (SOUZA 2016; DÍAS CINTAS; MUÑOZ SÁNCHEZ; MOURA, 2022).

O presente artigo tem como objetivo apresentar o processo de pós-edição realizado no âmbito de um projeto de literatura contemporânea alemã que teve lugar no ano de 2020. Trata-se da série de eventos intitulada Über.Leben.Schreíben: Narratíve zu Kríse und Zukunft, promovida pelos Institutos Goethe da Argentina, Brasil, Chile e Venezuela em parceria com o Goethe-Zentrum Paraguai e também com os leitores do DAAD na América Latina3. A série de eventos, que tinha por objetivo apresentar obras de autores e autoras da literatura de língua alemã contemporânea, foi veiculada pelo canal YouTube do Goethe-Institut em alemão4.

No intuito de tornar as discussões também acessíveis ao público latino-americano, foram firmadas parcerias com diversas universidades latino-americanas para a tradução das falas de cada evento para o português/espanhol em formato de legenda. Nessa fase, o projeto contou com a parceria de uma série de universidades públicas brasileiras, dentre elas, no Rio de Janeiro, a UFRJ, a UERJ e a UFF. À equipe docente e discente da UFF coube a pós-edição da tradução, já segmentada em forma de legenda, disponibilizada ao grupo. Essa havia sido gerada por um sistema de tradução automática e atarefa da equipe consistiu em realizar as devidas modificações, quando fosse o caso.

Durante o processo de pós-edição, identificamos diferentes equivalentes para uma mesma palavra: man, um pronome indefinido alemão que será descrito mais adiante, fato esse que despertou o interesse desta pesquisa. Sendo assim, neste artigo, temos o objetivo de analisar as soluções tradutórias geradas pelo sistema Google Tradutor®, escolhido pelos responsáveis do projeto acargo da tradução e legendagem dos textos transcritos das falas do referido evento, especificamente para o pronome indefinido alemão man. Para esse propósito, apresentamos exemplos extraídos do episódio que contou com a participação da autora Emma Braslavsky, a ser detalhado mais adiante. Neste artigo, tratamos inicialmente das possibilidades de tradução para o pronome man encontradas em recursos disponíveis on-line para o par de línguas português-alemão e procedemos ao contraste entre essas opções e as soluções encontradas na tradução automática. Por fim, realizamos também uma interlocução com o ChatGPT acerca da temática.

É importante ressaltar que, ainda que o presente estudo se dedique ao pronome indefinido "man", ou seja, que identifique a partícula a partir de seu traço morfológico, temos profunda convicção de que a tradução é uma operação complexa que incide sobre o sentido do texto e que, tantas seriam (e serão) as formas de tradução da ideia de "man" quantas fossem (ou forem) as possibilidades e necessidades de sentido e estéticas do texto. É nesse sentido também que nossa pesquisa tem relevância, uma vez que investigamos as múltiplas possibilidades oferecidas pela tradução não-humana para uma mesma partícula em contextos diversos e a necessidade de pós-edição quando os sentidos do texto não são satisfatoriamente reproduzidos pela máquina.

2. Tradução automática (TA), Inteligência Artificial (IA), ChatGPT

É possível afirmar que os primórdios da tentativa de mecanização do processo de tradução remontam à década de 1930. Há registros de que, em meados dessa década, dois pesquisadores, o franco-armênio Georges Artsrouni e o russo Petr Troyanskii teriam tentado obter patentes para “máquinas de tradução”5. Esses dois indivíduos dedicaram-se a criar dicionários automatizados. A criação de Artsrouni contava com algumas funções gerais e propunha de um dicionário multilíngue mecânico e a de Troyanskii tinha, além de um dicionário, um método de codificação e interpretação de aspectos gramaticais, tendo como base o Esperanto (DEBONIS, 2021). Porém, foi o matemático estadunidense Warren Weaver, e o seu memorando intitulado Translation (1949), que deu início ao que hoje se conhece por tradução automática (TA). No memorando, Weaver "incluía as diretrizes para construção de um computador capaz de fazer a análise dos elementos básicos dos idiomas e que pudesse trabalhar de maneira estatística com esses mesmos elementos" (DEBONIS, 2021, p. 33).

A tradução automática hoje compreende uma miríade de instrumentos baseados em dados - esses instrumentos compreendem dicionários, softwares de tradução automática de textos e também, mais recentemente, ferramentas baseadas em inteligência artificial generativa, ou seja, ferramentas baseadas em sistemas computacionais capazes de gerar novos conteúdos a partir de dados existentes. Com isso, a tradução automática se tornou imprescindível à tradutora/ao tradutor na atualidade e é um tema que carece de análise cuidadosa tanto no âmbito do ensino de línguas estrangeiras, mas também por parte dos Estudos da Tradução. Afinal, se por um lado pode ser percebida como uma ferramenta que pode contribuir tanto para maior qualidade quanto para maior agilidade no processo tradutório, por outro, pode ser vista como uma ameaça ao trabalho humano da tradução (SOUZA, 2019, p. 34).

São muitos os fatores que tornam a TA algo hoje incontornável na prática tradutória e na pesquisa sobre tradução para além de discussões em torno do possível aumento da qualidade das traduções como da contribuição para a maior agilidade na realização das tarefas de tradução. Em grande medida, a TA tem contribuído para a democratização da realização de traduções, uma vez que há ferramentas disponíveis tanto on-line como offline para o grande público, com interfaces acessíveis e facilmente manuseáveis, bem como com versões gratuitas em muitos casos6. Frequentemente, clientes, ao solicitarem um serviço de tradução, já terão feito uso de uma das ferramentas existentes no mercado, solicitando uma revisão (ou "pós-edição") do trabalho de tradução já realizado pela máquina. Tal é a realidade que vem sendo observada no mercado de trabalho da tradução já há alguns anos - como bem descreve Davidson (2021) em sua dissertação de mestrado; realidade essa na qual se prioriza muitas vezes a rapidez dos processos que a automatização das traduções permite.

Porém, essa agilidade e praticidade da TA levantam questões quanto à qualidade da tradução produzida, isso porque, em geral, os sistemas de tradução automática fornecem traduções às vezes mais, às vezes menos compreensíveis (SILVA, 2014, p. 25). Textos poéticos e literários, por exemplo, requerem conhecimentos sociais, culturais, políticos, terminológicos, questões para as quais a TA ainda oferece soluções insuficientes como asseveram Costa e Daniel (2013, p. 333):

Há limitação nas ferramentas de TA, uma vez que elas não levam em consideração características históricas, sociais e polissêmicas dos textos apresentados, as quais não podem ser implantadas no banco de dados devido a sua complexidade. Portanto, ainda que haja constante evolução, essa é uma barreira intransponível.

No entanto, há alguns anos os sistemas de tradução automática vêm demonstrando avanços, no que concerne à qualidade de suas traduções (BORGES; PIMENTEL, 2020), fazendo-a passar de ameaça a auxílio ao trabalho das tradutoras e tradutores, que podem usar a tradução automática como base e a partir dela promover as mudanças necessárias conforme o objetivo a que se destina determinado texto. Tais mudanças ocorrem na chamada pós-edição (PE), que é "[ ...] possivelmente a forma mais antiga de cooperação homem-máquina para tradução, sendo uma prática comum ao longo de quase todo o tempo de existência dos sistemas operacionais de tradução automática"7 (O'BRIEN et al., 2014, vii).

Apenas para fins de ilustração, apresentamos abaixo três tipos de tecnologias de tradução automática que exemplificam as possibilidades de interação homem-máquina no âmbito linguístico. Podemos imaginar que essas três tecnologias marcam três estágios do avanço desses tipos de ferramentas e, a partir das facilidades oferecidas, imaginar alguns de seus impactos sobre a atividade tradutória.

Desenvolvido pelo alemão Franz Josef Och em 2006, o Google Tradutor® é um dos sistemas de tradução automática mais acessados atualmente: trata-se de uma ferramenta gratuita que realiza a tradução de documentos de até 10 MB para 133 idiomas, dispondo ainda de dois padrões de escrita da língua chinesa, o simplificado e o tradicional, e as duas línguas curdas, Kurmanji e Sorani. Mais recentemente, surgiu outra ferramenta importante no universo dos tradutores automáticos: Trata-se do DeepL, criado por uma empresa alemã fundada por um ex-funcionário da Google8.

A DeepL, criada oficialmente no ano de 2017 a partir de esforços realizados já em 2016, por uma equipe da ferramenta alemã Linguee GmbH liderada por Jaroslaw Kutylowski, para desenvolver uma ferramenta de tradução automática com base em redes neurais. Em 20148 foi desenvolvida uma versão "Pro", que é paga e oferece a integração entre um software de tradução e traduções baseadas na web. Um dos aspectos mais interessantes dessa ferramenta, desenvolvido em 2020, é o botão "glossário", que permite a pós-edição do texto já traduzido, dando ao usuário a possibilidade de customizar e aperfeiçoar o produto final em pleno uso da ferramenta.

Ademais, outra ferramenta vem ganhando popularidade desde o final do ano de 2022 e também gerando dúvidas no que tange ao seu uso ser mais um auxílio, ou mais uma ameaça, porém não especificamente em relação à tradução porque é um chatbot, isto é, um software conversacional, mas que tem a opção de traduzir textos: o ChatGPT.

Lançado em novembro de 2022, desenvolvido pela OpenAI, um laboratório de pesquisas em inteligência artificial, e criado por Sam Altman, CEO da OpenAI, o ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) é um algoritmo baseado em redes neurais e machine learning capaz de “gerar artigos, histórias de ficção, poemas e até mesmo códigos de computador. O ChatGPT também pode responder a perguntas, participar de conversas e, em alguns casos, fornecer respostas detalhadas a perguntas e consultas altamente específicas.”9 (GREENGARD, 2022, s/p). Além disso, de acordo com o site da OpenAI, o modelo do ChatGPT foi treinado para admitir os seus erros, contestar ideias incorretas e rejeitar requerimentos inapropriados. Apesar de tudo isso, o próprio site alerta para as limitações do algoritmo (OPENAI, 2023).

Assim sendo, e tendo em consideração a tradução, independentemente das vantagens e/ou desvantagens de todos esses mecanismos, sejam eles o Google Tradutor® e muitos outros sistemas de TA, e até mesmo o ChatGPT como um possível recurso tradutório, é possível compreender essas ferramentas "como um auxílio ao trabalho do tradutor humano e não como uma ferramenta tradutora completa" (COSTA; DANIEL, 2013, p. 333), cujas traduções podem ser refinadas durante o processo de pós-edição.

3. Metodologia

Para o desenvolvimento deste estudo, o corpus escolhido provém do referido projeto de 1iteratura, o qual faz parte de uma colaboração entre alguns Institutos Goethe da América do Sul e leitorados do Serviço Alemão de Intercâmbio Acadêmico (DAAD) também na América do Sul no ano de 2020. O projeto é uma série de eventos sob o título de Über.Leben.Schreiben: Narrative zu Krise und Zukuntt10, que aconteceu entre os meses de agosto e dezembro do ano de 2020.

O formato dessa série de eventos consistiu em encontros on-line, por meio de um software de videoconferência, para conversa com autoras e autores de língua alemã e apresentação de um trecho de seus romances, os quais abordam crises de cunho pessoal ou social. Posteriormente, tanto as falas do evento quanto as leituras dos trechos literários foram convertidas em textos na língua original, alemão, e depois traduzidas pelo sistema de tradução automática Google Tradutor®, para, então, serem revisadas por uma equipe de docentes e discentes de universidades inscritas no projeto de tradução/revisão e adicionadas aos vídeos dos encontros, como legendas nos idiomas alemão, espanhol e português nos canais do YouTube dos Goethe-Institut Argentina e São Paulo.

Neste artigo, trataremos da transcrição em alemão do áudio do encontro em que a escritora alemã Emma Braslavsky discorre a respeito do seu livro Díe Nacht war bleích, díe Uchter blinkten [A noite era pálida, as luzes cintilavam] e a tradução produzida pelo Google Tradutor®11. Procedemos à revisão da tradução fornecida, apontando as alterações necessárias, quando o sentido se afastava muito do original e/ou se achou que havia realmente erros cometidos pela TA ou que estilisticamente não convinha a solução proposta pelo Google Tradutor®. Durante essa tarefa, percebemos as diferentes soluções tradutórias encontradas pela TA para o pronome indefinido alemão “man”. Tal fato nos instigou a analisar melhor os seus distintos sentidos.

Na tradução da entrevista da escritora Emma Braslavsky surgem, como já dito anteriormente, soluções tradutórias distintas produzidas pelo Google Tradutor para o pronome alemão man. A partir desse fato, e buscando perceber se há uma hegemonia nos significados ou se há, de fato, essa variedade de sentidos, realizamos uma consulta aos dicionários online Pons, lnfopédia, Michaelis, Reverso Context, Linguee e Leo.

No dicionário Pons12 a palavra “man” é apresentada como pronome indefinido, podendo ser traduzido como a gente, alguém e se. O dicionário apresenta, também, diversos exemplos com expressões curtas e frases completas e as suas respectivas traduções, contudo, algumas dessas versões não contemplam os verbetes supracitados. Nos modelos abaixo, é possível verificar que seu uso indica indefinição ou, em alguns casos, ausência de sujeito.

Exemplos:

man sagt, dass - Diz se que; dizem que

man hat mir gesagt, dass - Disseram-me que

Das darf man nicht! - Não se pode!

Wann kann man Sie telefonisch erreichen? - Quando é que se pode contatá-lo por telefone?

man braucht nur zu ... - basta...

Dagegen kann man nichts tun - Contra isso não há nada a fazer

man muss etwas dagegen unternehmen - Alguma coisa tem de ser feita contra isso

Wonach soll man sich richten?-A que nos havemos de ater?

O Infopédia13 descreve o vocábulo man como pronome indefinido, separando-o em três categorias seguidas de exemplos. São elas allgemein (geral) com se, uma pessoa, a gente; irgendjemand (alguém; qualquer pessoa) com se e algumas interjeições com exemplos traduzidos. Entretanto, assim como no dicionário Pons, verifica-se o uso de expressões e sentenças com significados que não foram citados como opção possível para o leitor. Na listagem abaixo, encontramos expressões e sentenças onde o sentido de man não contempla nenhuma das opções fornecidas pelo dicionário, como em dizem ou é preciso.

Exemplos:

man sagt - diz se, dizem

man kann nie wissen - nunca se sabe, uma pessoa nunca sabe

man muss - é preciso, é necessário

Hier trinkt man nur Wasser - aqui só se bebe água

Wenn man sich gut überlegt - se uma pessoa pensar bem

Hat man gut schlafen?- (du/Sie) - dormiste/ dormiu/ dormiram bem?

irgendjemand-se

man hat ihm gesagt - disseram-lhe/ alguém lhe disse

No dicionário Michaelis14, percebemos que não há muitas informações acerca da palavra"man", sendo ela definida como os pronomes indefinidos agente e alguém. Além dos sentidos limitados, o material também carece de variedades de exemplo no uso do verbete. Por último, vemos aqui as traduções oferecidas pelo dicionário on-line Leo.org, embora os dois exemplos apresentados tratem apenas do uso desse vocábulo neste contexto15.

Exemplos:

man spricht Deutsch - Fala-se alemão.

So etwas tut man nicht - Isso não se faz.

O Reverso Contexf16 é o dicionário que apresenta o maior número de significados para este item. No entanto, contém informações que podem confundir o leitor mais atento, pois emprega os termos oriundos de língua portuguesa em categorias gramaticais que não condizem com sua classificação. A ferramenta dispõe o verbete man em dois grupos, advérbios/outros, do qual fazem parte você, que, nós, todos identificados como pronomes, contudo, sem aprofundamento quanto à classificação pronominal, e substantivos, que conta com é, ser, há, são e pessoas, sendo os três primeiros apontados como substantivo masculino e o último como substantivo feminino. Entretanto, no caso dos três primeiros verbetes em questão trata-se de verbos, sendo dois conjugados e um no infinitivo. Além dos termos se, podemos, temos, alguém, não e tens não encaixados em nenhuma categoria. Por fim, utiliza sentenças completas como forma de exemplificação.

Exemplos:

Trotzdem braucht man eine zuverlässige Stromversorgung. -

E ainda assim você precisa de uma fonte de alimentação elétrica segura.

Polítisch kann man Emissionshandel unterschiedlích bewerten. -

Em termos políticos, pode haver diferentes avaliações do comércio de emissões. Bevor man aussteigt, muss man zunächst sagen, wie man die Treibhausgase reduzieren möchte. -

Antes de se abandonar a energia nuclear, tem de se dizer primeiro como é que se quer reduzir os gases com efeito de estufa.

Wenn man in Gruppen fährt, darf man die Karte benutzen, damit man unbegrenzte Fahrten tagsüber hat.

Viajando em grupo, você também pode usar o seu cartão para fazer viagens ilimitadas por um dia no metrô.

Wenn man nicht diese erleuchtete Sicht erlangt, aber dennoch Pratikraman macht, nachdem man etwas Falsches getan hat, bindet man weniger Karma. -

Se a pessoa não alcançar essa visão iluminada, mas ainda faz pratikraman depois de ter feito alguma coisa errada, ela vincula menos karma.

Wenn man jung ist, glaubt man einfach, man verstehe sich mit vielen Leuten. -

Eu acho que quando somos jovens... apenas acreditas ... que existirão muitas pessoas com quem manterás uma ligação.

Cabe notar que o Reverso Context trabalha com exemplos encontrados na internet. Conforme a própria descrição do aplicativo descreve, o Reverso Context é baseado em uma rede de dados acumulados a partir de milhões de textos autênticos (documentos oficiais, legendas de filmes, descrições de produtos) em ambas as línguas. Esses textos são processados com algoritmos de "big data" e aprendizado de máquina com o intuito de oferecer os melhores resultados.17

O Linguee18 é o dicionário com a definição mais restrita de man, reduzindo o seu significado ao pronome se, sem mostrar a que classe gramatical a palavra pertence. Ademais, o sentido lexical é obtido através de três frases curtas que servem de modelo, além de exemplos adquiridos a partir da compilação de trechos de fontes não verificadas. Ao analisar os exemplos fornecidos, é possível perceber que o uso do verbete indica indefinição. É importante lembrar que o Linguee é, por assim dizer, o predecessor do DeepL e está conectado a ele. Como o Reverso Context, também trabalha com exemplos colhidos da internet.

No dicionário Leo, o pronome mané traduzido como os pronomes indefinidos se e a gente. Além das definições da palavra, o material demonstra não apenas o uso do vocábulo acompanhado dos verbos müssen, sagen, munkeln e wollen, com equivalência de há, é, e que, mas também em uma extensa lista de exemplos concebidos como expressões curtas ou sentenças completas. Contudo, assim como os dicionários já citados, a tradução de alguns termos presentes nas frases não contempla as definições apresentadas no dicionário.

Exemplo:

man muss - há que / é preciso

man sagt, dass - consta que...

man munkelt, dass - corre a ideia de que

mit jemanden machen, was man will - fazer o que quiser com alguém

man munkelt, dass ... - Dizem as más linguas, que ...

man hat ihn gefeuert. - Expulsaram-no do trabalho

man kann ihm nicht ganz trauen. - Ele não é flor que se cheire.

man sol/ nicht trôdeln, sondem gleich zupacken. - Barco parado não faz viagem.

man weiB nicht genau, woran er gestorben ist. - Ninguém sabe ao certo do que é que ele morreu.

man braucht eine teste Hand. - É preciso uma mão firme.

man hat ihn vor die Tür gesetzt. - Puseram-no na rua.

4. Análise dos dados

O corpus analisado apresentou as seguintes soluções para a tradução das frases contendo o pronome man:

4.1 man =agente

Deutsche UT Automatische ÜS 230 230 00:15:19,770 --> 00:15:23,670 00:15:19,770 --> 00:15:23,670 Afso so man kennt ja so Figuren, das ist ja so ein Berliner... Bem, a gente conhece personagens assim, esse é um berlinense... 295 295 00:19:15,233 --> 00:19:16,895 00:19:15,233 --> 00:19:16,895 das würde man dann ja mehr oder weniger sehen, barrigas e a gente veria mais ou menos isso, 538 538 00:33:58,997 --> 00:34:03,090 00:33:58,997 --> 00:34:03,090 man fragt sich natürlich, warum die Selbstmordrate so groß ist. Claro, a gente se pergunta por que a taxa de suicidio é tão alta. 730 730 00:46:04,160 --> 00:46:07,860 00:46:04,160 --> 00:46:07,860 Also man fiebert mit Roberta mit gegen alle Menschen. A gente torce pela Roberta contra os humanos.

4.2 man =se

Deutsche UT Automatische ÜS 17 17 00:02:02,080 --> 00:02:07,260 00:02:02,080 --> 00:02:07,260 Weil man in Zeiten von Zoom-Sitzungen nicht weiß, wo sich das Publikum befindet, Porque em tempos de sessões de zoom não se sabe onde o público está, 153 153 00:11:06,130 --> 00:11:11,370 00:11:06,130 --> 00:11:11,370 Also gar nicht so science-fiction haft, wie man vielleicht zu denken geneigt wäre. Portanto, não tão ficção cientifica como se poderia imaginar. 293 293 00:19:08,962 --> 00:19:11,570 00:19:08,962 --> 00:19:11,570 wo man ja nicht hineinkommt. onde não se pode entrar. 340 340 00:21:58,150 --> 00:22:02,537 00:21:58,150 --> 00:22:02,537 Blickte man nach oben, sah man die an ihm befestigte silberfarbene Kassette, Se se olhasse para cima, via-se a bolsa 496 496 00:30:58,180 --> 00:31:03,580 00:30:58,180 --> 00:31:03,580 Und was man auch deutlich sieht jetzt hier an dieser Stelle, was man merkt, E aqui o que se pode ver claramente agora nesse ponto, o que se observa, 580 580 00:37:04,410 --> 00:37:10,611 00:37:04,410 --> 00:37:10,611 Einfach, weil es interessant war, wie könnte man, sagen wir mal, so eine App, Simplesmente porque era interessante, como se poderia 631 631 00:39:40,478 --> 00:39:42,900 00:39:40,478 --> 00:39:42,900 weil man das eben sagt. porque é o que se diz. 689 689 00:42:56,252 --> 00:42:59,678 00:42:56,252 --> 00:42:59,678 weil man einfach raus wollte porque só se queria sair 963 963 00:59:56,878 --> 00:59:58,382 00:59:56,878 --> 00:59:58,382 man hat ja den Eindruck, Tem-se a impressão 1180 1180 01:12:36,860 --> 01:12:41,320 01:12:36,860 --> 01:12:41,320 man könnte fast annehmen, dass sie ein besserer Mensch ist. Quase se poderia afirmar que ela é a melhor pessoa. 1223 1223 01:14:50,860 --> 01:14:57,243 01:14:50,860 --> 01:14:57,243 Sie fragt, ob man sagen kann, Ela pergunta se pode se dizer 1248 1248 01:16:22,702 --> 01:16:25,236 01:16:22,702 --> 01:16:25,236 dilettantisches Genie, könnte man sagen. um gênio amador, pode-se dizer.

4.3 man = você

26 26 00:02:33,740 --> 00:02:35,220 00:02:33,740 --> 00:02:35,220 man fühlt sich also zu Hause. Então você se sente em casa. 145 145 00:10:42,750 --> 00:10:47,294 00:10:42,750 --> 00:10:47,294 Ieh habe extra, sagen wir mal, dass man zwischendurch vergisst eigentlich, Eu fiz de tal modo, que você realmente esqueça durante 146 146 00:10:47,294 --> 00:10:50,639 00:10:47,294 --> 00:10:50,639 habe das so gebaut, dass man eigentlich in der Zukunft ist, a leitura, para que você se sinta realmente no futuro, 149 149 00:10:58,020 --> 00:11:00,150 00:10:58,020 --> 00:11:00,150 Oft denkt man, das ist ... Muitas vezes você pensa que é... 186 186 00:12:49,910 --> 00:12:52,095 00:12:49,910 --> 00:12:52,095 Also auf der anderen Seite könnte man aber sagen: Por outro lado, você pode dizer: 292 292 00:19:06,662 --> 00:19:08,938 00:19:06,662 --> 00:19:08,938 dass ich mal sehe, was in diesen Leuten so steckt, que eu vejo o que há nessas pessoas, o que você pode fazer 293 00:19:08,962 --> 00:19:11,570 was man, 287 287 00:18:49,300 --> 00:18:53,002 00:18:49,300 --> 00:18:53,002 So, und insofern sieht man dann natürlich in dieser Welt plötzlich die Träume, Então, nesse sentido, você de repente vê sonhos neste mundo, 534 534 00:33:46,770 --> 00:33:49,049 00:33:46,770 --> 00:33:49,049 Bei Emma Braslavsky hat man so den Eindruck, Com Emma Braslavsky você tem a impressão 552 552 00:35:02,064 --> 00:35:05,380 00:35:02,064 --> 00:35:05,380 findet man im Internet, você pode encontrá-lo na Internet, 567 567 00:36:09,120 --> 00:36:14,123 00:36:09,120 --> 00:36:14,123 man hat tatsächlich das Gefühl, Você realmente tem a sensação 583 583 00:37:14,544 --> 00:37:16,678 00:37:14,544 --> 00:37:16,678 man spricht dann irgendwann nur noch mit sich selbst, mesmo, em algum momento você só fala consigo mesmo, 584 584 00:37:16,678 --> 00:37:20,600 00:37:16,678 --> 00:37:20,600 was aber auch schön ist, wenn man dann eben lernt, auch noch mal zu denken. mas o que também é bom é que você aprende a pensar novamente. 588 588 00:37:28,502 --> 00:37:33,660 00:37:28,502 --> 00:37:33,660 weil Replika halt dann sich immer weiter einem anpasst, je öfter man spricht. porque o Replika continua se adaptando a você quanto mais você fala 603 603 00:38:17,100 --> 00:38:21,050 00:38:17,100 --> 00:38:21,050 wenn man ihm Metrik und Lexikon gibt von verschiedenen Büchern z.B., se você der métricas e léxico de diferentes livros, 611 611 00:38:42,836 --> 00:38:44,938 00:38:42,836 --> 00:38:44,938 wo man das Gefühl hat, onde você tem a sensação 615 615 00:38:54,265 --> 00:38:55,408 00:38:54,265 --> 00:38:55,408 dass man das Gefühl hat: e você tem a sensação: 624 624 00:39:20,630 --> 00:39:23,100 00:39:20,630 --> 00:39:23,100 also man kann ganz viel finden inzwischen schon, Então você pode encontrar muita coisa enquanto isso, 626 626 00:39:28,063 --> 00:39:29,780 00:39:28,063 --> 00:39:29,780 wofür man sie braucht oder diese Roboter motivo para que você precise deles ou desses 632 632 00:39:43,41 O -->00:39:45,630 00:39:43,410 --> 00:39:45,630 lm Endeffekt kann man das auch einem Roboter einspeisen. No final, você também pode alimentar isso em um robô. 633 633 00:39:45,670 --> 00:39:48,030 00:39:45,670 --> 00:39:48,030 Also man würde ja kaum noch den Unterschied kennen. Então você dificilmente saberia a diferença. 634 634 00:39:48,180 --> 00:39:53,025 00:39:48,180 --> 00:39:53,025 Aber wenn es um Kreativität geht oder auch Literatur, da sieht man, Mas quando se trata de criatividade ou Iiteratura, você vê, 643 643 00:40:17,940 --> 00:40:19,962 00:40:17,940 --> 00:40:19,962 Aber man merkt halt, dass diese Freiheit zu machen, Mas você apenas percebe que essa liberdade de 729 729 00:46:02,348 --> 00:46:04,070 00:46:02,348 --> 00:46:04,070 mit der man mitfiebert. pelo qual você está animado. 967 967 01:00:09,446 --> 01:00:13,990 01:00:09,446 --> 01:00:13,990 und man verfolgt das Geschehen auch durch die Augen von Roberta e você acompanha a ação pelos olhos de Roberta 976 976 01:00:45,180 --> 01:00:47,114 01:00:45,180 --> 01:00:47,114 Einerseits hat manja den Eindruck, Por um lado, você tem a impressão 1008 1008 01:02:42,780 --> 01:02:44,680 01:02:42,780 --> 01:02:44,680 Sie hat ja keine Gefühle, aber irgendwie hat man... Ela não tem sentimentos, mas de alguma forma você tem... 1070 1070 01:06:34,326 --> 01:06:37,855 01:06:34,326 --> 01:06:37,855 [...], man kann nur suchen, beginnen, [...] você só pode pesquisar, começar, 1123 1123 01:09:26,926 --> 01:09:29,126 01:09:26,926 --> 01:09:29,126 weil man muss seine Recherche ja auch irgendwann vergessen, porque você tem que esquecer sua pesquisa em algum momento, 1173 1173 01:12:10,920 --> 01:12:16,413 01:12:10,920 --> 01:12:16,413 Das ist ... Also grundsätzlich kann man natürlich, Isso é... naturalmente, você pode, 1182 1182 01:12:45,500 --> 01:12:50,090 01:12:45,500 --> 01:12:50,090 Also was man da tatsächlich sieht und das ist eher die Kritik, die ich direkt ... Então, o que você realmente vê lá e isso é mais critica que eu diretamente... 1193 1193 01:13:26,015 --> 01:13:28,840 01:13:26,015 --> 01:13:28,840 wenn man überhaupt an Künstliche Intelligenz denkt, se você pensar em inteligência artificial, 1225 1225 01:15:01,420 --> 01:15:05,078 01:15:01,420 --> 01:15:05,078 Also ich würde sagen, das sieht man auch an einem Kapitel, ais sie dann erst einmal, Então, eu diria que você também pode ver isso em um capitulo, quando ela

4.4. man = plural

Deutsche UT Automatische ÜS 226 226 00:14:59,933 --> 00:15:03,630 00:14:59,933 --> 00:15:03,630 man könnte auch sagen wie ein Loser daherkommt. Podemos dizer, um fracassado. 518 518 00:32:39,181 -->00:32:43,830 00:32:39,181 --> 00:32:43,830 Und wenn man diese Kurve sieht, sieht man, dass die erst einmal kontinuierlich steigt, E quando vemos essa curva, podemos ver que ela sobe continuamente 971 971 01:00:26,059 --> 01:00:29,050 01:00:26,059 --> 01:00:29,050 mit denen man sich auch identifizieren kann ais Mensch. [com os quais] podemos nos identificar como pessoas. 977 977 01:00:47,138 --> 01:00:50,679 01:00:47,138 --> 01:00:50,679 dass man keine Angst vor dieser Zukunft zu haben braucht, que não precisamos ter medo desse futuro, 985 985 01:01:22,670 --> 01:01:27,390 01:01:22,670 --> 01:01:27,390 Soll man jetzt Angst haben vor den Robotern oder braucht man das nicht? Devemos ter medo dos robôs agora ou não precisamos? 990 990 01:01:39,356 --> 01:01:41,21O 01:01:39,356 --> 01:01:41,21O dass man sagen könnte, que poderiamos dizer 1009 1009 01:02:44,680 --> 01:02:47,670 01:02:44,680 --> 01:02:47,670 gibt man ihr schon mehr Gefühle ais anderen. damos a ela mais sentimentos do que aos outros. 1015 1015 01:02:57,840 --> 01:03:00,120 01:02:57,840 --> 01:03:00,120 man hat das Gefühl, wir sind hier in einem... Temos a sensação de que estamos aqui em um...

4.5 man = gerúndio

1173 1173 01:12:10,920 -->01:12:16,413 01:12:10,920 --> 01:12:16,413 [...] wenn man sie sieht, wie sie da, [...] vendo ela lá,

4.6 man = voz passiva

Deutsche UT Automatische ÜS 1096 1096 01:08:00,570 --> 01:08:03,472 01:08:00,570 --> 01:08:03,472 dass man darauf sich einigte am Ende, wir vertagen das, individuais, que ficou acordado no final que adiarmos 982 982 01:01:05,640 --> 01:01:11,610 01:01:05,640 --> 01:01:11,610 Ja, kann man das auflösen oder ist das einfach eine Welt, Sim, isso pode ser resolvido ou é apenas um mundo 550 550 00:34:55,240 --> 00:34:56,440 00:34:55,240 --> 00:34:56,440 Und das kennt man. Isso é conhecido. 528 00:33:19,600 --> 00:33:25,720 528 00:33:19,600 --> 00:33:25,720 So klassische Beispiele wie Olimpia von E.T.A. Hoffmanns Sandmann, die man ja kennt. Exemplos clássicos como Olimpia de E.T.A. Hoffmann, de Sandmann, que é conhecida. 529 529 00:33:25,900 --> 00:33:30,368 00:33:25,900 --> 00:33:30,368 Das ist ja so ein Paradebeispiel für eine Puppe, könnte man sie auch nennen, Este é um ótimo exemplo de boneca, como também 530 530 00:33:30,392 --> 00:33:32,540 00:33:30,392 --> 00:33:32,540 die eben unheimlich ist. pode ser chamada, que é simplesmente assustador. 215 215 00:14:17,615 --> 00:14:20,483 00:14:17,615 --> 00:14:20,483 und die Körper sind ja auch nicht so perfekt, e os corpos também não são tão perfeitos, 216 216 00:14:20,483 --> 00:14:23,239 00:14:20,483 --> 00:14:23,239 dass man sie für künstlich halten würde, para serem considerados artificiais,

4.7 man = outras soluções

Deutsche UT Automatische ÜS 9 9 00:01:32,810 --> 00:01:36,750 00:01:32,810 --> 00:01:36,750 Guten Tag, guten Abend, das weiß man ja heutzutage nicht mehr so genau. Boa tarde, boa noite, não dá pra saber hoje em dia. 99 99 00:07:53,314 --> 00:07:55,891 00:07:53,314--> 00:07:55,891 wie man das umbauen konnte, weil die doch relativ lang war, Como rees crevê-lo, porque era relativamente longo, 197 197 00:13:16,670 --> 00:13:19,479 00:13:16,670 --> 00:13:19,479 Eigentlich ist ja eine Familiengeschichte, wenn man sogar ehrlich ist, Na verdade, é uma história de familia, pra ser 198 198 00:13:19,503 --> 00:13:22,350 00:13:19,503 --> 00:13:22,350 die aus einer sehr ungewöhnlichen Perspektive erzählt ist, honesta, contada de uma perspectiva muito incomum, 263 263 00:17:26,517-->00:17:29,140 00:17:26,517 --> 00:17:29,140 und eigentlich eine eigene Welt bräuchten, wenn man so will precisariam de um mundo próprio, por assim dizer. 442 442 00:27:47,190--> 00:27:49,500 00:27:47,190--> 00:27:49,500 Nur wusste sie nicht, wie man Liebe und Wärme gab. Só que ela não sabia dar amor e carinho. 505 505 00:31:38,890 --> 00:31:42,520 00:31:38,890 --> 00:31:42,520 Das kennt man aus anderen Roboter-Geschichten eben anders. Isso é bem diferente das outras histórias de robôs. 535 535 00:33:49,073 --> 00:33:52,790 00:33:49,073 --> 00:33:52,790 man hat dieses Uncanny Valley bereits Durchschritten. de que já passou por este vale misterioso. 975 975 01:00:41,116 --> 01:00:45,170 01:00:41,116 --> 01:00:45,170 ich weiß nicht, ob es ein Paradox ist, ich weiß nicht, wie man das auflöst. Não sei se é um paradoxo, não sei como resolver. 1070 1070 01:06:34,326 --> 01:06:37,855 01:06:34,326 --> 01:06:37,855 man kann eine Recherche ja nicht richtig planen, não pode planejar uma pesquisa corretamente, 1146 1146 01:10:44,480 --> 01:10:47,558 01:10:44,480 --> 01:10:47,558 indem du ihr eine Stimme gegeben hast, indem man sozusagen dando voz a ela, olhando pelos olhos dela, por assim dizer 582 582 00:37:11,760 --> 00:37:14,520 00:37:11,760 --> 00:37:14,520 diese App lernt ja praktisch man selbst zu sein, este aplicativo praticamente aprende a ser você mesmo

4.8 sem tradução

Deutsche UT Automatische ÜS 220 220 00:14:34,680 --> 00:14:38,056 00:14:34,680 --> 00:14:38,056 Genau, es gibt ja am Anfang im Grunde zwei Stränge, wenn man so will, Exatamente, no inicio existem basicamente duas narrativas, 221 221 00:14:38,580 --> 00:14:40,622 00:14:38,580 --> 00:14:40,622 die natürlich dann ineinander verfließen. que naturalmente fluem de uma para a outra.

4.9 Quadro com os números de ocorrências

Quadro 1
Números de ocorrências do pronome 'man' no corpus

Após analisarmos as traduções feitas pelo Google Tradutor® para as frases contendo o pronome man, constatou-se que o programa de tradução lança mão de várias soluções tradutológicas, privilegiando, no entanto, o pronome você, usado em seu sentido de impessoalidade e o pronome impessoal se. Isso demonstra que o programa detecta corretamente o sentido impessoal e generalizador do pronome man alemão.

É interessante notar ainda que a terceira solução mais encontrada para a tradução de man é a primeira pessoa do plural - solução essa que não é apontada pelos dicionários online consultados, ainda que apresentem o pronome a gente, forma coloquial da primeira pessoa do plural, que tem bem menos ocorrências no corpus analisado.

6 Utilizando o ChatGPT

O trabalho ora em tela iniciou-se antes do advento do ChatGPT. Por conta de sua rápida absorção (também) pelo mercado da tradução, decidimos recorrer ao ChatGPT acerca das razões pelas quais surgem diferentes traduções ao pronome man, seja por pessoas ou por máquinas de tradução automática. Obtivemos as seguintes respostas:

"O pronome 'man' em alemão é interessante porque não tem um equivalente exato em português ou em muitas outras linguas. Sua tradução pode variar dependendo do contexto em que é utilizado. Aqui estão algumas razões pelas quais os tradutores podem escolher diferentes traduções para o pronome 'man'":Impessoalidade:Em alguns casos, "man" é usado de maneira impessoal, geral ou genérica, como em expressões equivalentes a "uma pessoa" ou "alguém" em português. Nesse contexto, os tradutores podem optar por utilizar "alguém", "uma pessoa" ou outras formas equivalentes para transmitir a ideia de generalidade. Construção passiva: Em situações em que "man" é usado para construir uma frase na voz passiva, os tradutores podem optar por utilizar a voz passiva em português ou outras construções que transmitem a mesma ideia. Construção reflexiva: Em alguns casos, "man" pode ser usado de forma reflexiva, como em "man wascht sich" (alguém se lava). Os tradutores podem optar por usar construções reflexivas equivalentes em português, como "se lavar". Contexto especifico: O significado exato de "man" pode depender do contexto da frase. Se a intenção é expressar algo mais especifico, o tradutor pode escolher uma tradução que se encaixe melhor no contexto em questão. Estilo e fluidez: Algumas traduções podem ser escolhidas para manter a fluidez e o estilo do texto na lingua de destino. Às vezes, a escolha da tradução é influenciada pela preferência do tradutor em transmitir a mensagem de uma maneira que soe mais natural no idioma de chegada. É importante notar que a escolha da tradução pode variar entre tradutores e dependerá da interpretação do contexto especifico em que o pronome "man" é usado na frase. Portanto, é sempre útil considerar o contexto e as nuances para escolher a tradução mais apropriada. Sim, quando se trata de traduções automáticas geradas por sistemas de tradução automática, incluindo tradutores automáticos online ou ferramentas de processamento de linguagem natural, as traduções para o pronome "man" podem variar. Isso ocorre devido à complexidade e às nuances envolvidas na tradução de certos termos e construções linguisticas. Os sistemas de tradução automática utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para aprender padrões e relações entre palavras em diferentes idiomas. No entanto, esses sistemas podem não capturar perfeitamente todas as sutilezas de uma lingua, especialmente quando se trata de construções idiomáticas, contextos especificos e nuances culturais. Assim como os tradutores humanos, os tradutores automáticos podem interpretar o pronome "man" de maneiras diferentes com base em seus algoritmos e nas informações disponíveis em seus bancos de dados. A escolha da tradução pode depender de como o sistema foi treinado para entender e interpretar o uso desse pronome em diferentes contextos. Ao usar tradutores automáticos, é importante estar ciente de que as traduções podem não ser perfeitamente precisas e que podem variar em qualidade dependendo do contexto especifico. Em casos importantes ou sensiveis, é sempre recomendável revisar e ajustar manualmente as traduções geradas por tradutores automáticos para garantir a precisão e a adequação ao contexto desejado19

7 A pós-edição no corpus pesquisado

Pode-se afirmar que, embora o trabalho de pós-edição tenha sido importante no âmbito do projeto Über.Leben.Schreiben e tenha apontado falhas na tradução automática feita pelo Google Tradutor®, no caso especifico das soluções oferecidas para o pronome man, não se julgou necessário fazer muitas modificações, as quais estão listadas a seguir - sendo TA tradução automática e TH, tradução humana:

292 00:19:06,662 --> 00:19:08,938 | 293 00:19:08,962 --> 00:19:11,570 dass ich mal sehe, was in diesen Leuten so steckt, was man, wo manja nicht hineinkommt. TA: que eu vejo o que há nessas pessoas, o que você pode fazer onde não se pode entrar. TH: que eu vejo o que há nessas pessoas, o que se pode fazer onde não se pode entrar. 294 00:19:11,664 --> 00:19:15,134 | 295 00:19:15,233 --> 00:19:16,895 wir kommen nicht in diese Herzen hinein, in die Bäuche und das würde man dann ja mehr oder weniger sehen, TA: nós não entramos nos corações, nas barrigas e você veria mais ou menos isso, TH: nós não entramos nos corações, nas barrigas e a gente veria mais ou menos isso, 1008 01:02:42,780 --> 01:02:44,680 | 1009 01:02:44,680 --> 01:02:47,670 Sie hat ja keine Gefühle, aber irgendwie hat man ... gibt man ihr schon mehr Gefühle ais anderen. TA: Ela não tem sentimentos, mas de alguma forma você tem... damos a ela mais sentimentos do que aos outros. TH: Ela não tem sentimentos, mas de alguma forma temos... damos a ela mais sentimentos do que aos outros. 1069 01:06:29,200 --> 01:06:34,326 | 1070 01:06:34,326 --> 01:06:37,855 | 1071 01:06:37,955 -->01:06:40,750 Ich habe, wenn ich an eine Recherche gehe, dann suche ich mir natürlich, klar, man kann eine Recherche ja nicht richtig planen, man kann nur suchen, beginnen, und die Suche führt einen wieder zum nächsten Punkt. TA: Quando eu faço uma pesquisa, então é claro que procuro, claro, não pode planejar uma pesquisa corretamente, você só pode pesquisar, começar, e a pesquisa o leva de volta ao próximo ponto. TH: Quando eu faço uma pesquisa, então é claro que procuro, claro, não podemos planejar uma pesquisa corretamente, só podemos pesquisar, começar, e a pesquisa o leva de volta ao próximo ponto. 1182 01:12:45,500 --> 01:12:50,090 Also was man da tatsächlich sieht und das ist eher die Kritik, die ich direkt ... TA: Então, o que você realmente vê lá e isso é mais critica que eu diretamente... TH: Então, o que realmente se vê lá e isso é mais a critica, que eu diretamente... 1193 01:13:26,015 --> 01:13:28,840 wenn man überhaupt an Künstliche lntelligenz denkt, TA: se você pensar em inteligência artificial, TH: quando se pensa em inteligência artificial,

8 Considerações finais

O referido pronome "man" é, em alemão, o índice de impessoalidade e generalização mais utilizado. O português apresenta vários recursos para expressar impessoalidade e a Inteligência Artificial já é capaz hoje de lançar mão de todas elas para traduzir o pronome man para o português.

No caso da presente pesquisa, constatou-se um grau de aceitabilidade bastante grande de forma geral nas soluções tradutórias propostas pelo programa Google Tradutor®. No que se refere especificamente ao pronome "man", o time que se ocupou da pós-edição não sentiu a necessidade de efetuar muitas correções/intervenções nas traduções apresentadas pela Inteligência Artificial.

As diferenças de sentido das diversas possibilidades de tradução para o português (se, a gente, nós, voz passiva, gerúndio) no que se refere à impessoalidade merecem ser pesquisadas mais a fundo em trabalhos posteriores. Ademais, como mencionado na introdução deste artigo, baseamo-nos no pressuposto de que o pronome indefinido "man", para além da sua classificação morfológica, exerce função marcadora de um discurso impessoal, de caráter generalizante, e que é ai que reside a relevância desse estudo, nomeadamente, na compreensão da tradução automática em seus limites e possibilidades para uma atividade que excede em complexidade a mera transposição de palavras.

Referências bibliográficas

  • BORGES, Thais Miranda e; PIMENTEL, Janine Maria Mendonça. Avaliação humana da tradução automática de combinações lexicais especializadas: o caso do Google Translate e do DeepL. Belas Infiéis, Brasilia, v. 9, n. 4, p. 21-43, 2020.
  • COSTA, G. C.; DANIEL, F. de G. Google Tradutor: Análise de Utilização e Desempenho da Ferramenta. TradTerm, São Paulo, v. 22, p. 327-361, 2013.
  • DAVIDSON, Jorge Mario. Tradução automática em ambientes de memória de tradução: um estudo comparativo de dois métodos de trabalho 2021. Dissertação de mestrado, Rio de Janeiro: PUC, 2021. [orientadora: Maria Cláudia de Freitas].
  • DEBONIS, Luciana. Um estudo historiográfico da evolução da tradução automática 2021. 132 f. Dissertação (Mestrado em Letras) - São Paulo: Universidade Presbiteriana Mackenzie, 2021. [Orientador: Ronaldo de Oliveira Batista].
  • DIAZ CINTAS, J.; MUÑOZ SANCHEZ, P.; MOURA, W. H. C. Fansubs: Tradução Audiovisual em um Ambiente Amador. Cadernos de Tradução, v. 42, n. 01, p. 1-26, 2022. DOI: 10.5007/2175-7968.2022.e80264. Disponível em: <Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/traducao/article/view/80264 > (01/11/23).
    » https://doi.org/10.5007/2175-7968.2022.e80264» https://periodicos.ufsc.br/index.php/traducao/article/view/80264
  • GREENGARD, Samuel. ChatGPT: Understanding the ChatGPT AI Chatbot. eWeek, 2022. Disponível em: <Disponível em: https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/chatgptl > (18/04/2023).
    » https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/chatgptl
  • MARTINS, Débora Beatriz de Jesus. Pós-edição automática de textos traduzidos automaticamente de inglês para português do Brasil 2014. 122 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2014.
  • O'BRIEN, Sharon et al. Forward. In. Post-editing of Machine Translation: Processes and Applications. Edited by Sharon O'Brien, Laura Winther Balling, Michael Carl, Michel Simard and Lucia Specia. Newcastle: Cambridge Scholars Publishing, 2014.
  • OPENAI. Introducing ChatGPT. OpenAI, 2023. Disponível em: <Disponível em: https://openai.com/blog/chatgpt > (18/04/2023).
    » https://openai.com/blog/chatgpt
  • SILVA, Roberto. Integrating Post-Editing MT in a Professional Translation Workflow. In. Post­editing of Machine Translation: Processes and Applications. Edited by Sharon O'Brien , Laura Winther Balling, Michael Carl, Michel Simard and Lucia Specia. Newcastle: Cambridge Scholars Publishing , 2014.
  • SOUZA, Carolina Bisson de. Tradução automática adaptativa, gerenciamento de terminologia e pós-edição: beneficios e desafios do uso de tecnologia na tradução de finanças. 2019. 151 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio Preto, 2019. [Orientadora: Érika Nogueira de Andrade Stupiello].
  • SOUZA, L. Revisão de fansubs: análise das práticas de revisão de tradução audiovisual em legendas não comerciais produzidas por equipes organizadas. Cadernos CESPUC de Pesquisa, v. 1, 2016.
  • Editora
    Magdalena Nowinska

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    24 Fev 2025
  • Data do Fascículo
    Jan-Dec 2025

Histórico

  • Recebido
    23 Maio 2024
  • Aceito
    29 Jul 2024
location_on
Universidade de São Paulo | Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas | Departamento de Letras Modernas | Área de Lingua e Literatura Alemã Av. Prof. Luciano Gualberto, 403 - Cidade Universitária, CEP: 05508-900 - São Paulo - SP - Brazil
E-mail: pandaemonium.germanicum@usp.br
rss_feed Stay informed of issues for this journal through your RSS reader
Accessibility / Report Error