Translation-Service

Análise das degenerações na pontuação de propensão inversa para aprendizado offline de tradução automática a partir de logs determinísticos, com soluções propostas e insights formais.

Análise da primeira aplicação da Tradução Automática Neural ao Árabe, comparando desempenho com sistemas baseados em frases e avaliando efeitos do pré-processamento.

Análise do uso de LLMs para tradução com poucos exemplos de conjuntos de dados de parsing semântico em inglês para treinar parsers multilíngues, superando baselines de tradução-treino em 50 idiomas.

Uma exploração aprofundada da Tradução Automática Neural, abrangendo sua história, conceitos fundamentais de redes neurais, modelagem de linguagem, arquiteturas codificador-decodificador, refinamentos e desafios futuros.

Análise de um novo método de adaptação de domínio pós-treinamento para TAN, explorando especialização incremental, resultados experimentais e aplicações futuras.

Análise dos desafios e oportunidades na formação de tradutores jurídicos, explorando modelos atualizados, integração tecnológica e o papel em evolução do tradutor como mediador intercultural.

Análise da aplicabilidade dos códigos de ética profissional da tradução em contextos não profissionais, como crowdsourcing, tradução de fãs e localização de software livre, destacando diferenças e inovações.

Análise da NMT aumentada por MT a partir de uma visão probabilística de recuperação e decomposição variância-viés, propondo um método para resolver desempenho contraditório em cenários de muitos/poucos recursos.

Análise de como a globalização e a tecnologia redefinem as demandas de tradução, posicionando os tradutores como mediadores culturais e ativos estratégicos de negócios.

Análise de um modelo codificador-decodificador variacional para TAN que introduz variáveis latentes contínuas para modelar explicitamente a semântica subjacente, melhorando a qualidade da tradução.