1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Ciência da Computação
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/21591
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DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorPaixão, João Antonio Recio da-
dc.contributor.authorOliveira, Alex Santos de-
dc.contributor.authorFernandes, Rafael da Silva-
dc.date.accessioned2023-09-15T16:49:56Z-
dc.date.available2023-12-21T03:02:05Z-
dc.date.issued2023-09-05-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/21591-
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTradução por Máquinapt_BR
dc.subjectWord Embeddingpt_BR
dc.subjectProblema Ortogonal de Procrustespt_BR
dc.subjectLíngua Intermediáriapt_BR
dc.titleExploring the impact of intermediate languages on machine translationpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5705386762324718pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Moraes, Laura de Oliveira Fernandes-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3138892444406479pt_BR
dc.contributor.referee1Menasché, Daniel Sadoc-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9931198850020140pt_BR
dc.contributor.referee2Grael, Felipe Fink-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7307455058897826pt_BR
dc.contributor.referee3Silva, João Vitor de Oliveira-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5037553036023172pt_BR
dc.description.resumoárea de tradução é mais antiga que o computador e, conforme a tecnologia foi avançando, ela foi se modernizando e se adaptando às novas descobertas, tentando sempre se tornar mais eficiente e precisa. Tradução por máquina, uma parte integral do Processamento de Linguagem Natural, procura possibilitar a tradução automática entre idiomas buscando sempre melhorar a precisão e a acessibilidade. Porém, considerando a quantidade de idiomas que existem, treinar modelos para todos os pares de idiomas possíveis sem o uso de múltiplos computadores poderosos e uma quantidade imensa de dados se torna uma tarefa complexa, além de ser impossível para alguns pares de idiomas. Neste trabalho nós avaliamos uma forma simples e rápida de diminuir o número de treinamentos e como ela impacta na qualidade da tradução. Nossos resultados mostraram que é possível realizar traduções usando idiomas intermediários ao invés de se traduzir diretamente para o idioma desejado sem impactar de forma significativa no resultado da tradução. Também mostramos que o impacto está relacionado com a família dos idiomas original, alvo, e intermediário. Com isso, concluímos que usar idiomas intermediários é uma técnica efetiva para diminuir de forma o número de treinamentos necessários ao se lidar com um número grande de idiomas, fazendo com que o processo de treinar modelos demande menos recursos. Isso permite que a criação de modelos para tradução usando múltiplos idiomas se torne mais acessível já que, por exemplo, ao usar 10 idiomas, treinar uma tradução direta entre todos os pares possíveis de idiomas resultaria em 45 treinamentos diferentes, número obtido calculando a combinação simples. Já usando um idioma intermediário para esse mesmo cenário, só seria necessário calcular traduções para esse idioma, resultando em apenas 9 treinamentos, reduzindo o custo computacional, além de beneficiar diversas áreas e beneficiar a troca de conhecimentos e ideias.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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