Aproximando resultados de tradução automática e imagens em documentos multimodais
DOI:
https://doi.org/10.5007/2175-7968.2021.e75483Resumo
O objetivo deste artigo é relatar os recentes achados sobre o uso de resultados do Google Tradutor em contextos multimodais. O desenvolvimento e a avaliação da tradução automática geralmente se concentram no modo verbal, mas são raros os relatos da área sobre a exploração das relações texto-imagem em documentos multimodais traduzidos automaticamente. Assim, este trabalho busca caracterizar o que são tais relações e como descrevê-las. Para tal, esta investigação examina o problema através de uma interface interdisciplinar envolvendo tradução automática e multimodalidade para analisar alguns exemplos do site Wikihow; em seguida, este trabalho descreve estudos recentes sobre ferramentas e métodos adequados para a anotação destas questões com o propósito de construir um corpus a longo prazo. Finalmente, este artigo fornece uma discussão sobre os achados, incluindo algumas limitações e perspectivas para pesquisas futuras.
Referências
Baker, Mona; Saldanha, Gabriela (Orgs.). Routledge encyclopedia of translation studies. 3rd ed. London: Routledge, 2019.
Bateman, J.A. Text and Image: A Critical Introduction to the Visual/Verbal Divide. London: Routledge, 2014. Avaible to: <https://books.google.de/books?id=JvPAngEACAAJ>.
Bateman, J. A. Multimodality and Genre: A Foundation for the Systematic Analysis of Multimodal Documents. London: Palgrave MacMillan, 2008.
Caglayan, Ozan, et al. “Does Multimodality Help Human and Machine for Translation and Image Captioning?” Proceedings of the First Conference on Machine Translation: vol. 2, Shared Task Papers, (2016): 627-33. DOI:10.18653/v1/W16-2358. Avaible to: .
Caglayan, Ozan, et al. Multimodal Machine Translation. Université du Maine, 2019.
Calixto, Iacer; Liu, Qun. “An error analysis for image-based multi-modal neural machine translation.” Machine Translation, vol. 33, n. 1, (2019): 155-77. PubMed Central. DOI:10.1007/s10590-019-09226-9.
Dorr, Bonnie. “Machine Translation Divergences: A Formal Description and Proposed Solution.” Computational Linguistics, vol. 20, no.. 4, (1994): 597-634.
Dorr, Bonnie. “Solving thematic divergences in machine translation.” Proceedings of the 28th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, 1990, p. 127-134. DOI:10.3115/981823.981840.
Duncan, Susan. “Multimodal annotation tools”. Body–Language–Communication: an international handbook on multimodality in human interaction. Berlin: De Gruyter Mouton, 2013, pp. 1015-1022.
Espindola, Augusto; Pires, Thiago Blanch. “Coleta, etiquetagem e anotação de incompatibilidades intersemióticas geradas por tradução automática”. Cultura e Tradução, vol. 6, no. 1, (2020): 248-264.
Halliday, M. A. K. Language as social semiotic: the social interpretation of language and meaning. London: Arnold, 1978.Hasan, R. “The texture of a text.”. Language, Context and Text: Aspects of language in a socio-semiotic perspective. Deaking: Deaking University Press, 1985.
Heo, Yoonseok, et al. “Multimodal Neural Machine Translation with Weakly Labelled Images.” IEEE Access, vol. 7, (2019): 54042-53. IEEE Xplore. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2911656.
Hirasawa, Tosho, et al. “Multimodal Machine Translation with Embedding Prediction.” Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop. Association for Computational Linguistics, 2019, pp. 86-91. ACLWeb. DOI:10.18653/v1/N19-3012.
Hutchins, W. J. “Machine translation: A concise history.” Journal of Translation Studies, vol. 13, no. 1-2, (2010): 29-70.
Hutchins, William John; Somers, Harold L. An Introduction to Machine Translation. Massachusetts: Academic Press, 1992.
Kameyama, Megumi, et al. “Resolving Translation Mismatches with Information Flow.” Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ACL91, 1991, pp. 193-200.
Liu, Yu; Kay L. O’Halloran. “Intersemiotic Texture: analyzing cohesive devices between language and images.” Social Semiotics, vol. 19, no. 4, (2009): 367-388. DOI:10.1080/10350330903361059.
Martin, J. R. English text: system and structure. Amsterdam: John Benjamins Pub. Co, 1992. Avaible to: <http://bangor.eblib.com/patron/FullRecord.aspx?p=861548>.
Melby, Alan K. “Future of Machine Translation.”. The Routledge Handbook of Translation and Technology, O’Hagan, Minako (Org.). London: Routledge, 2019, pp. 419–36. DOI.org (Crossref). DOI:10.4324/9781315311258-25.
Mills, Kathy A.; Len Unsworth. “Multimodal Literacy.” Oxford Research Encyclopedia of Education. Oxford: Oxford University Press, 2017. DOI.org (Crossref). DOI:10.1093/acrefore/9780190264093.013.232.
O’Donnell, Michael. “Demonstration of the UAM CorpusTool for text and image annotation”. Proceedings of the 46th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2008, pp. 13-16.
Pires, Thiago Blanch. Ampliando olhares sobre a tradução automática online: um estudo exploratório de categorias de erros de máquina de tradução gerados em documentos multimodais. Universidade de Brasília, 2017, Avaible to: <https://repositorio.unb.br/handle/10482/23727>.
Pires, Thiago Blanch. “Multimodality and Evaluation of Machine Translation: A Proposal for Investigating Intersemiotic Mismatches Generated by the Use of Machine Translation in Multimodal Documents”. Texto Livre: Linguagem e Tecnologia, vol. 11, no. 1, June (2018): 82-102. Avaible to: . DOI:10.17851/1983-3652.11.1.82-102.
Quah, Chiew Kin. Translation and technology. London: Palgrave Macmillan, 2006.
Royce, Terry. “Intersemiotic Complementarity: A Framework for Multimodal Discourse Analysis.”. New Directions in the Analysis of Multimodal Discourse, Royce, Terry, and Bowcher, Wendy (Orgs). London: Routledge, 2007, pp. 63-109.
Royce, Terry. “Synergy on the Page: Exploring intersemiotic complementarity in page-based multimodal text.” JASFL Occasional papers, vol. 1, no. 1, (1998): 25-49.Saçak, Begüm. “Media Literacy in a Digital Age: Multimodal Social Semiotics and Reading Media.” Handbook of Research on Media Literacy Research and Applications Across Disciplines, 2019. DOI:10.4018/978-1-5225-9261-7.ch002.
Takushima, Hiroki, et al. Multimodal Neural Machine Translation Using CNN and Transformer Encoder. EasyChair Preprints, EasyChair, April 2nd 2019. DOI.org (Crossref). DOI:10.29007/hxhn
Vilar, David, et al. “Error Analysis of Statistical Machine Translation Output.” Proceedings of the Fifth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’06), European Language Resources Association (ELRA), 2006. ACLWeb. Avaible to: <http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2006/pdf/413_pdf>
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2021 Cadernos de Tradução

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro, com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista).