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                    UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO
INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO

Trabalho de Conclusão de Curso

Tradução por Software: Estado da Arte e
Análise Comparativa no Contexto do Falibras

Aluno:
MARCELO SANTA FÉ TODARO
Orientador:
PATRICK HENRIQUE DA SILVA BRITO

Maceió, março de 2013

Marcelo Santa Fé Todaro

Tradução por Software: Estado da Arte e
Análise Comparativa no Contexto do Falibras

Monografia apresentada como requisito parcial
para obtenção do grau de Bacharel em Sistemas
de Informação do Instituto de Computação da
Universidade Federal de Alagoas.

Orientador:
PATRICK HENRIQUE DA SILVA BRITO

Maceió, março de 2013

Monografia apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de
Informação do Instituto de Computação da Universidade Federal de Alagoas, aprovado pela
comissão examinadora que abaixo assina.

___________________________________________________
Patrick Henrique da Silva Brito – Orientador
Instituto de Computação
Universidade Federal de Alagoas

___________________________________________________
Marcus de Melo Braga – Avaliador
Instituto de Computação
Universidade Federal de Alagoas

___________________________________________________
Olival de Gusmão Freitas Jr. – Avaliador
Instituto de Computação
Universidade Federal de Alagoas

Agradecimentos

A meu bondoso e compassivo Pai Celeste, sem cuja clemente ajuda eu jamais teria alcançado esta
conquista.
A meus pais, que ao longo da vida lutaram incansavelmente por minha educação.
À minha ex-mulher Adriana, que me persuadiu a tentar um vestibular para o qual eu me julgava
despreparado e cuja aprovação ajudou a restagar a fé em mim mesmo.

i

Resumo

As primeiras tentativas de desenvolvimento de sistemas automatizados de tradução remontam ao
Séc. XVII, muito embora a forma não humana de converter textos de um idioma em outro tenha se
tornado realidade somente a partir da segunda metade do Séc. XX. Além de todos os idiomas
falados no mundo entre os quais se pode fazer traduções, ha de se notar a existencia de um adotado
por uma pequena parcela da população: a lingua de sinais dos deficientes auditivos brasileiros,
chamada libras. Segundo o censo de 2010 do IBGE, 9,8 milhões de brasileiros, ou 5,2% da
população, possuem algum tipo de deficiencia auditiva. Destes, 2,6 milhões são surdos e 7,2
milhões ouvem com variados graus de dificuldade. Pessoas com tal deficiencia demandam por
acesso a recursos de informação, particularmente os de apoio a aprendizagem. Para atender tal
demanda, nos ultimos anos tem crescido a tendencia de se utilizar sistemas de tradução automatica
para promover acessibilidade a pessoas surdas por meio da tradução automatica de textos de
portugues para libras. Foi então que em 2002 surgiu o sistema Falibras. Este trabalho aborda a
tematica da tradução automatica de textos, com enfase no uso desse tipo de sistema no apoio a
aprendizagem pelos deficientes auditivos. Apresenta-se nele o estado da arte em termos de tradução
automatica, contextualizando-a com as estratégias de tradução ja adotadas pelo Falibras no decorrer
de seu desenvolvimento e aperfeiçoamento.

ii

Abstract

The first attempts to deploy automated translation go back to the seventeenth century, although the
human form of converting text from one language to another became reality only in the second half
of the twentieth century. Besides all the languages spoken throughout the world among which
translations can be performed, one should note the existence of a language spoken by only a small
portion of the population: the sign language used by deaf Brazilians, called Libras. According to the
IBGE 2010 census, 9.8 million Brazilians, or 5.2% of the population, have some form of hearing
impairment. Of these, 2.6 million are deaf and 7.2 million hear with varying degrees of difficulty.
People with such disabilities demand access to information resources, particularly learning support.
To meet such demand, it has increased in recent years the trend of using machine translation
systems to promote accessibility for deaf people through automatic translation of texts from
Portuguese into Libras. Then, in 2002 came the Falibras system. This work addresses the automatic
translation of texts, with emphasis on the use of this type of system in supporting learning fr om deaf
students. It presents the state of the art in machine translation, contextualizing it with the translation
strategies already adopted by Falibras during its development and improvement.

iii

Sumário
Agradecimentos.................................................................................................................................... 1
Resumo................................................................................................................................................. 2
Abstract.................................................................................................................................................3
1. Introdução.........................................................................................................................................1
1.1. Motivação e justificativa...........................................................................................................1
2. Fundamentação teórica..................................................................................................................... 5
2.1. Resumo das principais arquiteturas.......................................................................................... 5
2.1.1. A arquitetura direta............................................................................................................5
2.1.2. A arquitetura de transferencia............................................................................................7
2.1.3. A arquitetura interlingua (IL)............................................................................................ 8
2.2. Processamento de Linguagem Natural (PLN)........................................................................ 10
3. Tradução automatica de texto: estado da arte................................................................................. 11
3.1. Paradigmas da tradução automatica........................................................................................11
3.1.1. Paradigmas baseados em linguistica............................................................................... 11
3.1.1.1. A técnica das restrições............................................................................................12
3.1.1.2. A técnica do léxico.................................................................................................. 13
3.1.1.3. A técnica baseada em regras.................................................................................... 15
3.1.1.4. A técnica “agitar e assar”.........................................................................................16
3.1.2. Paradigmas não baseados em linguistica........................................................................ 17
3.1.2.1. A técnica baseada em estatistica.............................................................................. 17
3.1.2.2. A técnica baseada em exemplo................................................................................ 18
3.1.2.3. A técnica baseada em rede neural............................................................................19
3.1.3. Paradigmas hibridos........................................................................................................ 20
4. Histórico da evolução do algoritmo de tradução do Falibras......................................................... 21
4.1. O sistema Falibras...................................................................................................................21
4.2. Tradução baseada em regras................................................................................................... 24
4.3. Transferencia sintatica............................................................................................................ 25
4.4. Tradução baseada em memória de tradução........................................................................... 26
5. Proposta de solução hibrida............................................................................................................28
6. Conclusões e trabalhos futuros....................................................................................................... 32
Referencias......................................................................................................................................... 33

iv

1. Introdução

1.1. Motivação e justificativa

Um provavel primeiro registro da existencia de uma multiplicidade de idiomas no mundo
data de aproximadamente dois milenios antes de Cristo e esta contido no Velho Testamento biblico.
Em Genesis 11:1-9 o patriarca Moisés descreve como a civilização do mundo da época, antes
falante de um unico idioma, passou a falar diversos deles, tendo por isso sido dispersa e
fragmentada em grupos que falavam o mesmo idioma. O episódio tornou-se historicamente
conhecido como confusão das linguas na Torre de Babel.

Desde os tempos antigos, o unico meio de tornar possivel a comunicação entre pessoas que
não falam o mesmo idioma é por meio do aprendizado do idioma do outro. Conforme a população
mundial cresceu e o numero de idiomas também, aumentou na mesma medida a necessidade de
aprender novos idiomas para ser possivel haver intercâmbio entre os diferentes povos, nações e
culturas.

Aprender um novo idioma implica necessariamente em fazer traduções. É possivel que as
civilizações antigas ja sonhassem com meios de tornar o processo de tradução o mais automatico
possivel a medida que migrações, intercâmbio, comércio e turismo se desenvolviam. Antes mesmo
do advento da Revolução Industrial ocorrida na Inglaterra, pensadores do Séc. XVII como
Descartes, Leibniz e outros filósofos e academicos imaginavam como tornar tais sistemas realidade
(HUTCHINS, 2013). Como na época não existia eletricidade e a ciencia não conhecia nada além de
dispositivos meramente mecânicos, o sonho estava muito adiante de seu tempo para que pudesse
vingar.

Foi só tres séculos mais tarde que os primeiros rudimentos de tais sistemas vieram a luz. Em
1933 o engenheiro frances de origem armenia Georges Artsrouni patenteou na França um
dispositivo eletromecânico capaz de armazenar e imprimir informações (Figura 1). Tal capacidade

1

rendeu-lhe muitas possiveis aplicações, como a produção automatica de tabelas de horarios de trens,
listas telefônicas, códigos telegraficos, extratos bancarios e até decriptação/encriptação de
mensagens. No fim, atribuiu-se a invenção de Artsrouni uma nova utilidade: fazer traduções
(HUTCHINS, 2013).

Figura 1: a maquina de Artsrouni (HUTCHINS, 2013)

Formas não humanas de converter textos de um idioma em outro só se tornaram alvo de
pesquisas sérias a partir da segunda metade do Séc. XX. Varias foram as abordagens e técnicas
computacionais desenvolvidas para essa finalidade, cada qual com seus prós e contras. A
popularização da Internet no fim do Séc. XX contribuiu significativamente para o aumento na
demanda por traduções a medida que colocou diante das pessoas oportunidades ilimitadas de
estudo, trabalho e lazer. Era, pois, natural de se esperar que a tarefa de traduzir textos respondesse a
essa demanda com sistemas automatizados cuja eficacia progride na velocidade do aumento da
demanda, especialmente quando tal eficacia baseia-se não só em algoritmos cada vez mais
evoluidos como também em métodos colaborativos.

Muito embora os modernos sistemas informatizados de tradução sejam capazes de produzir
resultados cada vez melhores, ainda esta longe o dia em que um programa de computador esteja
apto a faze-lo tal qual um competente tradutor humano, ja que as sutilezas e nuances da linguagem
humana estão além da atual capacidade computacional de analise. Quando muito, tais sistemas são
capazes de produzir boas traduções de manuais técnicos, documentos cientificos, prospectos
comerciais, memorandos administrativos e relatórios médicos – ou seja, areas em que o vocabulario
2

é limitado e não ha ampla variação em torno de um mesmo tema.

Ha de se notar também a existencia de um idioma que geralmente passa despercebido pelo
grande publico por ser falado por apenas uma pequena parcela da população: a linguagem de sinais
usada pelos deficientes auditivos brasileiros, chamada libras1 (acrônimo de Lingua Brasileira de
Sinais). Segundo o censo de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica (IBGE), 9,8
milhões de brasileiros, ou 5,2% da população, possuem algum tipo de deficiencia auditiva. Destes,
2,6 milhões são surdos e 7,2 milhões ouvem com variados graus de dificuldade (BRASIL, 2013).

Pessoas com tal deficiencia demandam por acesso a recursos de informação, particularmente
os de apoio a aprendizagem. Para atender essa demanda, nos ultimos anos tem crescido a tendencia
de se utilizar sistemas de tradução automatica para promover acessibilidade a pessoas surdas por
meio da tradução automatica de textos de portugues para libras. Foi então que em 2002 surgiu o
sistema Falibras (BRITO et al., 2012).

Desenvolvido desde 2001, o Falibras provou ser uma eficiente ferramenta didatica e
pedagógica na educação de surdos, a ponto de despertar o interesse de uma empresa que
desenvolveu um aplicativo para celular baseado no projeto, o Hand Talk. Em fevereiro de 2013 o
aplicativo ganhou premio da ONU na categoria inclusão social no concurso WSA-Mobile,
considerado o Oscar da tecnologia móvel, ocorrido em Abu Dhabi, nos Emirados Árabes.

Este trabalho pretende, pois, abordar a tematica da tradução automatica de textos, com
enfase no uso desse tipo de sistema no apoio a aprendizagem pelos deficientes auditivos. Apresentase nele o estado da arte em termos de tradução automatica, contextualizando-a com as estratégias de
tradução ja adotadas pelo sistema Falibras no decorrer do seu desenvolvimento e aperfeiçoamento.

O restante desta monografia é apresentado como segue:

1

Diversos autores grafam o nome libras com todas as letras maiusculas – ou com pelo menos a inicial maiuscula –
por representar uma sigla. Neste trabalho, contudo, sera grafado com minusculas por referir-se ao nome de um
idioma, em concordância com as regras gramaticais da lingua portuguesa que determinam que nomes de idiomas
sejam escritos com inicial minuscula, assim como também dias da semana, meses do ano, etc.

3

•

O capitulo 2 mostra a fundamentação teórica do trabalho, trazendo um resumo das principais
arquiteturas de tradução por software, uma breve explicação sobre o Processamento de
Linguagem Natural (PLN) e, por fim, o sistema Falibras;

•

O capitulo 3 aborda o estado da arte em tradução automatica de texto ao explorar os
paradigmas da tradução automatica, divididos em paradigmas linguisticos, não linguisticos e
hibridos;

•

O capitulo 4 mostra o histórico da evolução do algoritmo de tradução do Falibras, falando na
tradução baseada em regras, na transferencia sintatica e na tradução baseada em memória de
tradução;

•

O capitulo 5 apresenta a proposta de solução hibrida adotada no Falibras;

•

Por fim, o capitulo 6 expõe conclusões e trabalhos futuros.

A metodologia usada nesta pesquisa obedeceu a seguinte ordem:

1. Revisão bibliografica com resumo dos principais trabalhos na area;
2. Estudo sobre processamento de lingua natural e técnicas de tradução automatica;
3. Estudo histórico das técnicas de tradução utilizadas no projeto Falibras;
4. Comparação das principais técnicas relatadas na literatura;
5. Proposta de abordagem hibrida para tradução automatica de textos combinando as técnicas
de memória de tradução e tradução baseada em regras;
6. Redação da monografia.

4

2. Fundamentação teórica
2.1. Resumo das principais arquiteturas

As arquiteturas da tradução automatica de textos podem ser organizadas a grosso modo nas
seguintes classes (DORR, 1998):

1. Direta
2. De transferencia
3. Interlingua (IL)

Essas tres arquiteturas foram representadas num diagrama de “pirâmide” (Figura 2) que
surgiu pela primeira vez de forma ligeiramente diferente na pesquisa de Vauquois (1968) e desde
então tornou-se classico. Dependendo da profundidade da analise provida pelo sistema, as tres
arquiteturas correspondem a diferentes niveis de transferencia. A arquitetura direta esta na base da
pirâmide, consistindo na forma mais primitiva de transferencia: substituição palavra-a-palavra. No
topo esta a arquitetura IL, que é a forma mais degenerada de transferencia: o mapa de transferencia
essencialmente não existe. Em algum lugar desses dois extremos encaixa-se a maioria dos sistemas
de tradução, variando de uma analise rasa (sintatica) a uma analise profunda (semântica).

2.1.1. A arquitetura direta

Uma arquitetura direta produz um resultado que é um conjunto de palavras no idioma fonte
diretamente substituidas pelas equivalentes no idioma alvo. De modo geral, a ordem das palavras
nos idiomas fonte e alvo é a mesma, até nos casos em que as caracteristicas do idioma alvo não
permitem a mesma ordem, produzindo um resultado bem dificil de entender se o leitor não tiver
bom conhecimento da estrutura do idioma alvo.

5

Figura 2: Tipos de sistemas de tradução automatica (DORR, 1998)

Alguns sistemas de arquitetura direta são capazes de reconhecer formas sintaticas especiais
no idioma fonte e, por isso, conseguem reordenar o conjunto de palavras no idioma alvo em formas
aceitaveis, aumentando a legibilidade do texto traduzido. As regras que permitem a esses sistemas
fazer essa reordenação são, em natureza, semelhantes as usadas nos sistemas de transferencia, mas,
como não efetuam analises sintaticas detalhadas, apenas formas simples podem ser reconhecidas.
Assim, em casos contendo estruturas complexas como clausulas e separações verbais – comuns em
idiomas como o alemão –, a sintaxe da tradução fica como originalmente encontrada no idioma
fonte. Em casos mais dificeis, como na frase em ingles I like to eat, é impossivel construir regras de
mapeamento direto, produzindo traduções muito literais, como Ich esse gern em alemão.

As ambiguidades léxicas representam problema ainda mais sério para os sistemas de
arquitetura direta (assim como para algumas versões dos sistemas de transferencia). Palavras como
ball tem significados e traduções bastante distintos (homografia): pode ser um objeto esférico (bola)
ou uma festa dançante (baile) – uma frase como I like to dance at balls pode acabar sendo traduzida

6

como Gosto de dançar nas bolas. Mais problemas surgem com palavras como kill, que tem sutis
diferenças de significados relacionados em diferentes contextos (polissemia): pode significar matar
uma pessoa (kill a person) ou encerrar um processo (kill a process). Nesses casos, os sistemas de
arquitetura direta não sabem relacionar uma palavra a forma como é usada na sentença. Assim, o
melhor que podem fazer é limitar o dominio textual e incluir apenas a tradução mais provavel para
aquele dominio. Em outras palavras, produzem traduções pobres.

2.1.2. A arquitetura de transferência
Originalmente, as arquiteturas de transferencia tinham como intenção fornecer traduções
sintaticamente corretas pela transformação das representações no idioma fonte em representações
sintaticamente apropriadas no idioma alvo. Para fazer tal conversão era necessario usar regras de
transferencia adequadas a ambos os idiomas, embora algumas dessas regras requeriam ligeiras
modificações quando um sistema de tradução automatica fosse desenvolvido para um novo idioma
linguisticamente relacionado a um ja existente.

Os sistemas de transferencia necessitam de “regras de ligação” servindo como mapa entre o
assim chamado “texto de superficie” (nos idiomas fonte e alvo) e alguma representação interna.
Assim, as regras de transferencia são necessarias para criar um mapa entre essas duas
representações. Ao contrario da arquitetura direta, a de transferencia acomoda mais mapeamentos
complexos, como o do exemplo I like to eat. No entanto, como alguns pesquisadores notaram
(BENNETT et al., 1986; DORR, 1993a), o problema com essa abordagem é que para cada par de
idiomas fonte/alvo é preciso criar um grande numero de regras de transferencia. Por exemplo, um
sistema de tradução criado para n idiomas requer n2 conjuntos de regras.

Apesar dessa desvantagem, a arquitetura de transferencia tem a vantagem de conseguir
resolver com esforço minimo as ambiguidades levadas de um idioma para outro. Por exemplo, na
frase John hit the dog with a stick a ambiguidade não pode ser resolvida pela analise sintatica por
não haver como determinar sintaticamente se John usou uma vara para bater no cão ou se era o cão
que portava a vara. Dependendo dos idiomas envolvidos na tradução, pode não ser necessario
resolver tais ambiguidades: elas podem ser transferidas do idioma fonte para o alvo e ainda serem
7

compreendidas pelo leitor. Alguns sistemas de transferencia tiram vantagem desse fenômeno e
evitam realizar analises sintaticas dessas estruturas, resultando em melhor desempenho.

Outra vantagem das arquiteturas de transferencia é sua capacidade de resolver certas
ambiguidades léxicas, ja que a determinação da categoria léxica de uma palavra no texto fonte pode
ser determinada pela analise sintatica. Por exemplo, dependendo do contexto, pode-se determinar se
a palavra inglesa book deve ser traduzida como o substantivo livro ou como o verbo reservar.

Apesar disso, ha muitas ambiguidades sintaticas e léxicas incapazes de serem resolvidas
pelos sistemas de transferencia, o que pode produzir traduções incompreensiveis. Para minimizar o
problema, muitos desses sistemas adotaram analise semântica e regras de transferencia semântica, o
que resolveria ambiguidades como as dos casos ball e with a stick. Mesmo assim, isso ainda
depende do par de idiomas envolvidos e, em alguma extensão, só funciona em pares especificos,
significando que a adição de um novo idioma fonte pode requerer modificação de sua analise
semântica.

Concluiu-se, contudo, que os sistemas de transferencia geralmente produzem traduções de
melhor qualidade que as dos sistemas de arquitetura direta, embora ao preço da necessidade de
desenvolver extensas técnicas de analise do idioma fonte e grande quantidade de regras de
transferencia.

2.1.3. A arquitetura interlíngua (IL)
A ideia por tras da arquitetura IL consiste em analisar o texto no idioma fonte de modo a
produzir uma representação desse texto independente de seu idioma. Isso tem a significativa
vantagem de permitir que a analise do texto fonte e a geração do resultado no idioma alvo sejam
feitos uma unica vez para cada idioma. Então, um sistema de tradução baseado na arquitetura IL
pode ser construido apenas juntando analise e geração na representação IL. Muito embora haja
muitas pesquisas na area, apenas alguns sistemas comerciais foram criados usando essa arquitetura
(FUJITSU, 1986; FARWELL, 1990; NYBERG, 1991; NYBERG, 1992).

8

Tomando a frase I like to eat como exemplo, a abordagem IL assume haver um unico
conceito subjacente para o significado do verbo principal tanto na sentença no idioma fonte quanto
na tradução no idioma alvo, transmitindo a ideia de que algo ou alguém (“comer”) agrada alguém
(“eu”). Essa ideia pode ser escrita na representação IL da seguinte forma:

(1)

like/gostar: [CAUSE (X, [BE (Y, [PLEASED])])])2

Tal abordagem dispensa regras de transferencia, ja que a representação é a mesma tanto no
idioma fonte quanto no alvo. A unica necessidade é a de se definir regras de ligação visando criar
um mapa entre o texto de superficie (nos idiomas fonte e alvo) e a representação IL.

Todavia, a abordagem IL levanta uma questão: considerando que a sintaxe do idioma fonte
não influi na representação IL, a geração do texto no idioma alvo baseada nessa representação
geralmente assume a forma de parafrase em vez de tradução (JOHNSON, 1985; ARNOLD, 1987;
HUTCHINS, 1987). Em outras palavras, perde-se o estilo e a enfase do texto original. No entanto,
essa caracteristica esta mais para falta de compreensão do discurso e pragmatismo requeridos para
reconhecer estilo e enfase do que para falha da abordagem IL. Ha casos em que ignorar o estilo do
autor pode até ser uma vantagem. Ha também quem defenda a tese de que, fora do contexto dos
textos artisticos, é totalmente supérfluo preservar a forma sintatica do texto fonte na tradução
(WHITELOCK, 1989; NIRENBURG, 1990).

Outro problema posteriormente apontado diz respeito ao fato de que os autores dos textos
fonte geralmente assumem que seus leitores tem bom conhecimento geral e estão bem informados
sobre o assunto de seus escritos. Assim, Nirenburg (NIRENBURG, 1992) e uma boa parcela de
pesquisadores da abordagem IL acham necessario implementar uma profunda analise semântica
compativel com um profundo conhecimento do mundo a fim de tornar as traduções mais adequadas.
É da viabilidade de representar, coletar e armazenar eficientemente grande quantidade de
conhecimento e do dominio de interesse que depende o desempenho de um sistema com tais
2

Essa representação em forma simplificada e genérica apareceu em diversos trabalhos (SCHANK, 1972; SCHANK,
1973; SCHANK, 1975; JACKENDOFF, 1983; JACKENDOFF, 1990). Dorr (1993) apresenta um tratamento mais
detalhado de tais casos.

9

caracteristicas, tarefa que consome grandes esforços dos pesquisadores da area da inteligencia
artificial.

2.2. Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um ramo da Inteligencia Artificial (IA) que
reune técnicas para interpretar e gerar linguagem natural e consiste em avaliar e criar estruturas
capazes de serem utilizadas tanto pelos componentes de um sistema automatico de tradução quanto
por humanos (BARROS, 2001).

As bases de conhecimento necessarias ao funcionamento de um sistema PLN são:

•

Léxico – obra de compilação (em maior ou menor extensão) do repertório de vocabulos de
uma lingua, registrados com suas definições e relacionados segundo alguns critérios, dentre
os quais se inclui a ordem alfabética (OBJETIVA, 2002). Pode ser monolingue ou bilingue –
neste ultimo caso, o léxico contém também a tradução de cada termo para outro idioma;

•

Gramatica – conjunto de regras individuais usadas para um determinado uso de uma lingua,
não somente da norma culta, mas também de variantes não padrão;

•

Modelo do dominio – representação do contexto, provendo conhecimento na forma de
algum formalismo de Inteligencia Artificial, tal como lógica de predicados, frames, etc
(BARROS, 2001).

O PLN é dotado de tres niveis de processamento, a saber:

•

Morfológico – determina a classificação das palavras nas frases por meio de consultas ao
léxico, graças ao que é possivel obter todos os possiveis significados de cada termo. As
ambiguidades são resolvidas geralmente por meio de métodos estatisticos. Depois, a frase
classificada passa para os cuidados do analisador sintatico;

•

Sintatico – conforme a gramatica utilizada, a analise sintatica gera uma estrutura sintatica
10

(geralmente uma arvore) que resulta na determinação das categorias da frase;
•

Semântico – determina o significado da frase dentro de seu contexto.

3. Tradução automática de texto: estado da arte

3.1. Paradigmas da tradução automática
Os diferentes sistemas de tradução automatica podem ser comparados por diversos aspectos,
dentre os quais a arquitetura. Mas um dos aspectos mais importantes é o paradigma de pesquisa. É
importante entender que um não pressupõe o outro: enquanto a arquitetura diz repeito ao método de
processamento – direto, de transferencia ou IL, como visto no item 2.1 –, o paradigma de pesquisa
refere-se aos componentes da informação que auxiliam o processamento.

Os paradigmas mais importantes podem ser divididos em tres categorias (DORR, 1998):

1. Os que propõem o uso mais pesado de técnicas linguisticas;
2. Os que não usam nenhuma técnica linguistica;
3. Os que usam uma combinação de ambos.

3.1.1. Paradigmas baseados em linguística
O paradigma baseado em linguistica diz respeito a tradução baseada em principios bem
fundamentados de teoria linguistica. Sistemas que adotam esse paradigma aplicam restrições de
sintaxe, léxicas e semânticas para produzir no idioma alvo uma percepção apropriada da sentença
no idioma fonte. Esta seção apresentara alguns dos principais paradigmas baseados em linguistica.

11

3.1.1.1. A técnica das restrições

Técnicas baseadas em restrições (CBMT, do ingles Constraint-Based Machine Translation)
surgiram em diferentes abordagens de tradução automatica (KAPLAN, 1989; WHITELOCK, 1991;
ARNOLD, 1992; EBERLE, 1992; SADLER, 1992; WHITELOCK, 1992; KAPLAN, 1993). Uma
das primeiras a utilizar restrições na combinação de itens léxicos surgiu no sistema LFG-MT
(KAPLAN, 1989; KAPLAN, 1993), que faz tradução bidirecional entre ingles, frances e alemão
usando uma gramatica léxica funcional (KAPLAN, 1982). O sistema LFG-MT é capaz de lidar com
casos dificeis de tradução como o seguinte (DORR, 1998):

(2)

Ingles: The baby just fell.
Frances: Le bébé vient de tomber. (“The baby just [verb-past] of fall”)

Neste exemplo, o termo ingles just é traduzido como o verbo principal frances venir,
fazendo do evento de cair complemento de tomber. Por basear-se em representações especificas, as
operações de mapeamento requeridas na transferencia pelo sistema LFG-MT precisam ser feitas por
equações de transferencia que relacionam as estruturas funcionais nos idiomas fonte e alvo. São elas
que identificam venir como o predicado frances correspondente e restringem o argumento de just
para que seja um complemento encabeçado pelo complementador preposicional de.

O sistema LFG-MT tem duas falhas, uma menos e outra mais séria. A menos séria diz
respeito a associação entre as estruturas sintatica e funcional usando um conjunto de restrições
codificadas como entradas léxicas. Essa técnica tem a desvantagem de criar um forte ligação entre
as estruturas funcional e sintatica, de modo que, se uma certa ideia puder ser sintaticamente
expressa em mais de uma forma, havera mais de uma estrutura funcional. A falha mais séria referese a forma de lidar com casos como o do exemplo 2 no contexto de clausulas embutidas (SADLER,
1992). Se a frase em ingles do exemplo 2 fosse I think that the baby just felt, não seria possivel
gerar a tradução em frances, pois o sistema LFG-MT quebraria a sentença em relações predicadoargumento que (grosseiramente) obedecem a seguinte estrutura lógica:

12

(3)

think(I, fall(baby))
just(fall(baby))

Como o constituinte lógico fall(baby) é predicado de duas cabeças lógicas, think e just, o
sistema é incapaz de determinar como compor tais conceitos e gerar uma tradução.

Esse entrave foi resolvido (KAPLAN, 1993) e refinado (DORNA, 1998) com o uso de um
novo operador de descrição de idioma, restriction, tendo sido depois adotado no projeto TM
Vermobil (DORNA, 1996).

3.1.1.2. A técnica do léxico

A técnica baseada em léxico (LBMT3, do ingles Lexical-Based Machine Translation), é a
mais pesadamente usada em conjunto com algumas outras abordagens, incluindo a baseada em
regras (RBMT, Rule-Based Machine Translation) (APPELO, 1986; ARNOLD, 1987; ARNOLD,
1988; ARNOLD, 1990), a baseada em frases (PBMT, Phrase-Based Machine Translation) (DORR,
1991; DORR, 1992a; DORR, 1993a) e a assim chamada “agitar e assar” (S&BMT, Shake-&-Bake
Machine Translation) (BEAVEN, 1992a; BEAVEN, 1992b). No geral, qualquer sistema que forneça
regras para relacionar as entradas léxicas de um idioma as de outro é um sistema baseado em léxico.
Ainda que em diferentes graus de generalidade, diversos pesquisadores adotaram a técnica baseada
em léxico (ABEILLÉ, 1990; DORR, 1990; FARWELL, 1990; WILKS, 1990; FARWELL, 1991;
TSUJII, 1991; BLÁASER, 1992; DORR, 1992b; FARWELL, 1992; SANFILIPPO, 1992;
TRUJILLO, 1992; DORR, 1993a; DORR, 1993b; FARWELL, 1993).

Um exemplo de sistema que adota o paradigma baseado em léxico é o LTAG (ABEILLÉ,
1990), usado para traduções bilingues ingles-frances. Trata-se de um sistema de arquitetura de
transferencia que utiliza gramaticas sincronas de arvores contiguas (SHIEBER, 1990) para fazer um
mapeamento simples de derivações gramaticais de arvores contiguas (JOSHI, 1985) de um idioma
3

O acrônimo LBMT também costuma ser usado na tradução automatica baseada em linguistica, sendo um termo de
sentido mais genérico e que também se refere a abordagens de alguns outros paradigmas linguisticos. Neste
trabalho, contudo, é usado em sentido mais especifico, referindo-se apenas aos sistemas baseados em linguistica
calcados principalmente no léxico.

13

para outro. Um um léxico bilingue que associa diretamente as arvores fonte e alvo através de
ligações entre os itens léxicos e seus argumentos é usado para fazer esse mapeamento. Em termos
gerais, um mapeamento entre uma sentença no idioma fonte e uma no idioma alvo esta contido em
cada entrada bilingue.

Esse tipo de abordagem é capaz de lidar com casos como este (DORR, 1998):

(4)

Ingles: John is fond of music.
Frances: John aime la musique. (“John loves the music.”)
Neste caso, a ideia central da frase no idioma fonte é percebida como a forma adjetiva be

fond of, enquanto a tradução no idioma alvo percebe essa ideia como o verbo aimer. A regra de
transferencia usada neste mapeamento liga diretamente a frase adjetiva fond of na arvore do idioma
fonte com o verbo aimer na do idioma alvo.

A vantagem dessa abordagem é saber lidar com frases modificadas como a seguinte (DORR,
1998):

(5)

Ingles: John is very fond of music.
Frances: John aime beaucoup la musique. (“John loves very much the music.”)
No exemplo, o advérbio ingles very esta ligado ao predicado fond of ao invés de ao verbo

principal be, enquanto que o correspondente adverbial frances beaucoup esta associado ao verbo
principal aimer. É a ligação entre a frase adjetiva fond of e o verbo aimer que permite que essa
modificação funcione. Não havendo ligação alguma com o verbo principal be, o modificador
precisa estar associado a frase adjetiva fond of.
Mas essa abordagem tem uma desvantagem: exigir que, para cada par de idiomas, arvores
inteiras estejam armazenadas no dicionario de transferencia. Quando o numero de pares começa a
aumentar, isso pode se tornar oneroso.

14

3.1.1.3. A técnica baseada em regras

O paradigma da tradução automatica baseada em regras (RBMT, de Rule-Based Machine
Translation) faz parte de sistemas que adotaram niveis linguisticos diversos para efetuar tradução
entre pares de idiomas (DANLOS, 1982; APPELO, 1986; ARNOLD, 1987; ARNOLD, 1988;
KAPLAN, 1989; LANDSBERGEN, 1989; McCORD, 1989; ARNOLD, 1990; FUJII, 1990;
GRISHMAN, 1990; THURMAIR, 1990; VAN NOORD, 1990; OKUMURA, 1992; KAPLAN,
1993; ROSETTA, 1994). O Rosetta (ROSETTA, 1994) era um protótipo que divida as regras de
tradução em duas categorias: as “regras sem significado”, que mapeiam itens léxicos para arvores
sintaticas, e as “regras que preservam significados”, que fazem o mapa entre as arvores sintaticas
para as estruturas de significados subjacentes.

Essa separação feita pelo Rosetta é herança da noção de “composicionalidade relaxada”
presente em sistemas de transferencia como o Eutrota e seu descendente MiMo (ARNOLD, 1988;
ARNOLD, 1990). O comportamento entrada-saida de ambos os sistemas são similares, mas o
Rosetta produz uma representação IL para caracterizar o significado da frase de entrada, de modo a
permitir que eventuais ambiguidades sejam removidas interativamente depois.

O seguinte exemplo mostra caso de divergencia entre as categorias de regras no qual duas
cabeças de frase são trocadas (DORR, 1998):

(6)

Ingles: Mary happened to come.
Holandes: Mary kwam toevallig. (“Mary came by chance.”)

Neste caso, o Rosetta usa uma representação IL que é uma forma canônica correspondente a
‘by-chance(Mary,come)’ , de modo que a sintaxe inglesa torna-se equivalente a forma canônica: a
construção verbal correspondente a ‘by-chance’ (happen to) usa como argumento a clausula
correspondente a ‘(Mary,come)’ (came). O mesmo não ocorre na sintaxe holandesa por não estar
em sincronia com a forma canônica, ja que o verbo correspondente a ‘( come,Mary)’ (kwam) usa
como argumento a construção adverbial correspondente a ‘ by-chance’ (toevallig).

15

A maneira de lidar com tais casos é interromper o processamento normal e invocar uma
“regra de troca”, passando o controle a um módulo que origina uma nova categoria de regra que
domina a regra da cabeça sintatica. Mas essa técnica tem o problema de deixar em aberto a questão
de como as interrupções feitas gramaticalmente interagem com os requisitos idiossincraticos dos
itens léxicos individuais. Um aspecto ainda mais problematico dessa abordagem é a dificuldade,
senão a impossibilidade, de acomodar casos de troca de cabeça nos quais o “desviante” serve como
cabeça na sintaxe e não na forma canônica (DORR, 1998).

Por causa disso, os desenvolvedores do Rosetta foram forçados a considerar tais casos de
incompatibilidade como puramente gramaticais. O projeto basico do Rosetta, que era um sistema
bem desenvolvido e cobria uma ampla gama de fenômenos linguisticos, podia ser aperfeiçoado
estendendo ao léxico a noção de composicionalidade.

3.1.1.4. A técnica “agitar e assar”

A técnica Shake-and-Bake Machine Translation (S&BMT) (WHITELOCK, 1991;
WHITELOCK, 1992; BEAVEN, 1992a; BEAVEN, 1992b; BREW, 1992) é um exemplo perfeito da
razão pela qual faz-se distinção entre paradigma e arquitetura. Embora os criadores da abordagem
S&BMT afirmem ser uma alternativa as arquiteturas de transferencia e IL, ela só funciona graças
justamente as regras de transferencia. A unica diferença é o algoritmo de mapeamento dos itens
léxicos e a subsequente formação da sentença no idioma alvo (DORR, 1998).

As “entradas léxicas bilingues” são a base da definição das regras de transferencia. Após a
analise da frase no idioma fonte, as palavras dessa frase são mapeadas no idioma alvo por meio de
entradas bilingues pelo algoritmo que combina as palavras no idioma alvo e tenta ordena-las com
base nas restrições sintaticas do idioma alvo.

A razão da existencia da técnica S&BMT é a necessidade de lidar com traduções complexas
como a do exemplo I like to eat mostrado anteriormente. Ao contrario do procedimento da
abordagem de transferencia, o algoritmo S&BMT resolve o problema selecionando palavras no
dicionario léxico do idioma alvo e tentando diferentes ordenações dessas palavras (o “agitar” do
16

nome da técnica) até produzir uma sentença que satisfaça todas as restrições sintaticas (o “assar”)
(DORR, 1998).

A ideia por tras dessa abordagem é que, uma vez que os elementos bilingues identifiquem
corretamente os indices das entradas léxicas, o algoritmo S&BMT assume a tarefa de “combinar”
esses elementos. A vantagem é que o lexicógrafo bilingue só precisa especificar o conhecimento
contrastante entre os dois idiomas, a partir do que as gramaticas monolingues para analise e geração
fazem o resto (DORR, 1998). Segundo os criadores dessa técnica, os mapeamentos bilingues são
suficientemente restritos para permitir a aquisição automatica de correspondentes bilingues de
corpos alinhados (BEAVEN, 1992b; WHITELOCK, 1992).

No entanto, essa técnica tem uma desvantagem: não ha um algoritmo geral no S&BMT que
funcione em todos os casos. Mesmo assim, é possivel estabelecer restrições no idioma alvo que
possibilitem formar a entrada para a geração. Consideraveis melhorias podem ser obtidas por meio
de uma abordagem heuristica baseada em propagação de restrições (BREW, 1992). Para lidar com
ambiguidades na tradução, outros refinamentos foram propostos (EMELE, 1998).

3.1.2. Paradigmas não baseados em linguística
O rapido desenvolvimento do poder computacional e a disponibilidade de dicionarios e
corpos léxicos monolingues e bilingues capazes de serem lidos por computadores permitiu aos
pesquisadores investigar os paradigmas da TM que não são baseados em teorias linguisticas.
Grandes corpos de texto são usados para treinamento e como base de dados de traduções existentes.
É da existencia deles que dependem todas as abordagens. Algumas das pesquisas em paradigmas
não baseados em linguistica são descritas nesta seção.

3.1.2.1. A técnica baseada em estatística

As analises estatisticas de corpos bilingues paralelos são pesadamente usadas na produção
de traduções baseadas em técnicas de predição estatistica (SBMT, de Statistical-Based Machine
17

Translation). Houve um esforço inicial de investigação dessa técnica em meados da década de 1950
(KING, 1956), mas ela só ganhou impulso a partir de 1988, quando a IBM iniciou seu Candide
French-English Machine Translation Project (BROWN, 1988a; BROWN, 1988b; BROWN, 1990;
BROWN, 1992). Outras pesquisas em SBMT também foram relatadas (GRISHMAN, 1990;
NOMIYAMA, 1992; SU, 1992; CHANG, 1993; KOMATSU, 1993; MARUYAMA, 1993; DOI,
1994).

A abordagem SBMT deriva das técnicas de processamento de fala (DORR, 1998). Uma
variante da regra de Bayes é usada para mostrar que a probabilidade de um conjunto de palavras (T)
ser uma tradução de outro conjunto de palavras (S) é proporcional ao produto da probabilidade de
um conjunto de palavras no idioma alvo ser uma expressão legal e a probabilidade de um conjunto
de palavras no idioma fonte ser uma tradução do conjunto no idioma alvo. Ou seja:

(7)

P(TS) ∝ P(T) × P(S – T) –

Sendo conhecidas as probabilidades da direita, obtém-se a tradução escolhendo T tal que a
probabilidade da esquerda seja maximizada. Considerando que as probabilidades de ambos os lados
não podem ser sempre conhecidas, precisam ser estimadas para que a abordagem funcione.
Geralmente isso se faz definindo-se modelos probabilisticos aproximados obtidos de probabilidades
que possam ser diretamente estimadas a partir do que ja se conhece.

3.1.2.2. A técnica baseada em exemplo

A técnica baseada em exemplo (EBMT, de Example-Based Machine Translation) surgiu na
década de 1980 e faz traduções “por analogia”, ou seja, emula a tradução humana ao reconhecer a
semelhança de uma frase no idioma fonte com traduções previamente feitas (NAGAO, 1984). Uma
demonstração simples de traduções japones-ingles produzidas com essa técnica foi feita no fim
daquela década (SATO, 1990) e diversas outras investigações adicionais foram relatadas
(GRISHMAN, 1990; SUMITA, 1990; FURUSE, 1992; JONES, 1992; MARUYAMA, 1992;
McLEAN, 1992; NOMIYAMA, 1992; OKUMURA, 1992; SOMERS, 1992; NIRENBURG, 1993;
RICHARDON, 1993; SUMITA, 1993; YASUHARA, 1993).
18

O conceito basico da técnica é a busca por traduções semelhantes num banco de dados. As
traduções são então modificadas e combinadas para formar uma tradução mais próxima da
adequada para a sentença no idioma fonte, técnica bem parecida com a Case Based Reasoning
usada em inteligencia artificial (KOLODNER, 1993). A similaridade é determinada semanticamente
por alguma métrica baseada em léxico ou ontologia.

Se essa tradução é precisa e de qualidade depende fortemente da qualidade do banco de
dados. Embora esse banco não precise ser tão grande quanto o requerido para a SBMT (uma vez
que não é necessario cobrir todo o vocabulario), dificuldades podem surgir em função de
divergencias sintaticas e semânticas (DORR, 1998). A proximidade da correspondencia requer pelo
menos uma analise sintatica e semântica basica das traduções paralelas 4. Sugeriu-se pesar as
traduções frasais por meio de sua frequencia no banco de dados para evitar a correspondencia de
divergencias impróprias (COLLINS, 1997).

Além da correspondencia de frases, a EBMT requer que haja correspondencia também na
estrutura sintatica das sentenças no idioma fonte e no banco de dados. Embora uma correspondencia
total tenha sido possivel (FURUSE, 1994), a EBMT enfrenta problemas com palavras de função
(SUMITA, 1993), frases nominais (SATO, 1993) e frases preposicionais (SUMITA, 1993).

3.1.2.3. A técnica baseada em rede neural

Analise (JAIN, 1991), remoção de ambiguidades léxicas (HIGINBOTHAM, 1990) e
aprendizado de regras gramaticais foram alguns dos experimentos feitos com tecnologia de rede
neural para tradução automatica de textos. Alguns testes com pequenos vocabularios e sintaxe
simples foram feitos (CASTAÑO, 1997). Pequenos porque grandes gramaticas inflam
dramaticamente o tamanho das redes neurais e o gasto de tempo em treinamento. A representação
da rede neural fica ainda mais complicada com as representações extras de tempo que as sequencias
de palavras requerem. Por esse motivo, usou-se um pequeno vocabulario (30 palavras) e sentenças
curtas para encontrar sistemas similares via rede neural num sistema EBMT (McLEAN, 1992). Ao
contrario de outras abordagens descritas neste trabalho, não ha registro de algum sistema realistico
4

Essa analise frustraria o propósito da EBMT, propondo-se que essa correspondencia seja feita usando sinônimos e
hipônimos (NIRENBURG, 1993).

19

de tradução automatica baseado inteiramente em rede neural.

3.1.3. Paradigmas híbridos

Como visto na discussão sobre os paradigmas não baseados em linguistica, muitos desses
paradigmas tem dificuldade em lidar com alguns dos processos da tradução automatica. Por
exemplo: o SBMT não lida bem com longas dependencias contextuais e o EBMT tem problemas
com estruturas de sentenças complexas. Logo, chegou-se a conclusão de que esses paradigmas não
linguisticos poderiam ser combinados com os linguisticos, aproveitando o melhor de cada um
(GRISHMAN, 1990; CARBONELL, 1992; FURUSE, 1992; LEHMANN, 1992; NIRENBURG,
1993). O paradigma hibrido é um misto dos paradigmas e das arquiteturas da tradução automatica.
A abordagem mais comum é usar métodos linguisticos para obter analises do texto fonte e usar
técnicas estatisticas ou de exemplo para efetuar as traduções (FURUSE, 1992). Modelos de
trigramas estatisticos de idioma alvo foram usados para seleção léxica (BROWN, 1995). Árvores de
decisão geradas estatisticamente foram usadas para inserir artigos em ingles em traduções de textos
em japones (KNIGHT, 1994). O sistema Pangloss (NIRENBURG, 1994) é um hibrido dos
paradigmas e das arquiteturas de tradução automatica.

20

4. Histórico da evolução do algoritmo de tradução do Falibras

4.1. O sistema Falibras
O projeto Falibras foi concebido para ser um tradutor da linguagem falada em portugues
para libras. Seu funcionamento é simples, porém interessante: uma pessoa fala ao microfone de um
computador e o Falibras exibe no monitor, em tempo real, a tradução na lingua de sinais por meio
de uma animação grafica. A Figura 3 oferece uma amostra da interface do Falibras.

Figura 3: janela da interface do Falibras (BRITO et al., 2012)

Mais do que simplesmente um tradutor automatico portugues-libras, o Falibras permite
inclusive realizar projetos de educação especial para portadores de deficiencia auditiva,
especialmente crianças, tornando-o ferramenta valiosa na integração delas a escola e auxiliando em
seu aprendizado cognitivo. Trabalhos similares, como o Tlibras, são inspirados no conceito do
Falibras (LIRA, 2013).

O Falibras esta sendo desenvolvido utilizando tecnologias de reconhecimento de fala,
21

gerenciamento de bancos de dados e elaboração de animações graficas. Além disso, a analise da
estrutura do idioma libras é essencial e faz parte do desenvolvimento do projeto. Técnicas de
inteligencia artificial também são necessarias para lidar com as diferenças semânticas entre os
idiomas.

Lançado em 2001 (CORADINE, 2001; CORADINE, 2002), o Falibras utilizava em sua
primeira versão um módulo interpretador de fala ou de textos digitados cujas limitações impediamno de processar a maior parte do contexto das frases, aproveitando apenas palavras isoladas e
expressões ou frases curtas. O resultado do processamento feito pelo módulo interpretador era
enviado ao módulo de exibição, que fazia o boneco animado “falar” a tradução em libras.

A segunda versão do Falibras, desenvolvida entre 2003 e 2004, teve seus esforços de
desenvolvimento concentrados na melhoria da qualidade da tradução. Lançou-se mão de técnicas
trazidas do Processamento de Linguagem Natural (PLN), area da Inteligencia Artificial dedicada a
estudar a compreensão e/ou geração automatica de textos em linguas naturais (GAZDAR, 1989).

O periodo entre 2005 e 2007 viu surgir a terceira versão do Falibras, caracterizada pela
enfase na analise sintatica dos textos no idioma fonte. A ideia por tras desta terceira versão era
construir arvores sintaticas baseadas em gramatica livre de contexto. Como resultado da aplicação
de regras de tradução, obtinha-se as estruturas de frases em libras que eram exibidas pela animação
grafica. Assim foi que o Falibras ganhou a capacidade de efetuar traduções baseadas em sintaxe,
cuja qualidade foi aprimorada por meio da aplicação de técnicas de tradução automatica baseada no
método de tradução por transferencia sintatica. Mesmo assim, o resultado ainda ficava limitado em
desempenho e no tamanho da gramatica pela rigidez das regras sintaticas e de tradução para
mapeamento entre portugues e libras devido ao uso da linguagem de programação Prolog.

Uma posterior parceria com professores da Universidade Federal do Espirito Santo (UFES)
permitiu o desenvolvimento de uma versão do Falibras dotada de memória de tradução. Essa nova
versão foi batizada de Falibras-MT. Sua principal caracteristica era possuir recurso usado
principalmente em tradutores automaticos para textos técnicos por meio do qual não se faz uma
tradução direta de textos, mas consulta-se um banco de dados formado por traduções previamente

22

preparadas por um tradutor humano e que servem de base para traduções similares – dai “memória
de tradução”. O software então escolhe o excerto mais adequado ao contexto do texto original e faz
a tradução ser “falada” em libras pela animação grafica – esta gerada por meio de um dicionario de
videos. Diferente do Falibras original, que não se baseava em banco de dados de traduções, o
Falibras-MT é dotado de um módulo que permite editar o banco, aprimorando-o.

A versão atual do Falibras é mais modular e facil de desenvolver. Dentre as melhorias da
nova versão destacam-se:

•

Animação 3D;

•

Módulo de tradução mista – combinação de tradução por transferencia sintatica com
memória de tradução;

•

Módulo de apoio a intérpretes – tem por objetivo facilitar a preparação de intérpretes em
libras para um evento especifico e aperfeiçoar a qualidade da tradução do sistema;

•

Módulo de acesso a Internet – propõe-se a ajudar os deficientes auditivos no acesso a
informação online e funciona na forma de plugin para o navegador Firefox.

A proposta inicial do Falibras foi tomada com base na arquitetura apresentada na Figura 4 e
consiste em duas partes: a interface tradutora e o analisador morfossintatico.

O Falibras é formado por analisador léxico, analisador sintatico, analisador de contexto e
gerador de tradução em libras (CORADINE, 2002), além de utilizar técnicas baseadas em
processamento de linguagem natural com a linguagem de programação Prolog (COELHO, 1988) e
de gramaticas que fazem o processamento de expressões para ser possivel a criação de analisadores
sintaticos. Uma aplicação denominada InterProlog para a comunicação das aplicações com
interpretadores Prolog permite implementar uma gramatica livre de contexto (GLC) através de
redes de transição recursivas.

O código em Prolog define um autômato finito que reconhece linguagens geradas por
gramaticas regulares, fazendo com que as regras de tradução sejam especificadas, percorram o
23

autômato e reconheçam o texto, gerando a representação em libras.

Figura 4: diagrama da arquitetura original do Falibras (RODRIGUES et al., [200-?])

Uma outra abordagem desenvolvida foi o Falibras-MT, que possui como componentes os
dicionarios de simbolos e de videos, com a interface tradutora baseada em memória de tradução. O
sistema é constituido pelos módulos de tradução e autoria da memória de tradução (CORADINE,
2002). Assim, nessa arquitetura são encontrados o texto parcial e a memória de tradução, que é
constituida pelos dicionarios de simbolos e de videos.

4.2. Tradução baseada em regras
O Falibras permite o aprendizado de idiomas e a generalização do processo de tradução,
possibilitando a tradução de qualquer idioma escrito para qualquer outro idioma, seja escrito, falado
ou sinalizado. Essa generalização também pode ser aplicada ao processo de inferencia gramatical, o
que permite inferir as regras de tradução dos exemplos contidos no banco de dados de tradução.
Assim, embora o Falibras use o banco para traduzir textos de portugues para libras, os mecanismos
utilizados pela tradução não limitam os idiomas envolvidos, apenas os formatos de entrada e saida.

24

Como exposto anteriormente, a partir de sua terceira versão o Falibras permitiu a construção
de arvores sintaticas por meio das quais, através de regras de tradução, produz-se as estruturas
frasais em libras. Com essa abordagem, o Falibras passou a fazer traduções baseadas em sintaxe,
ainda que as regras sintaticas e de tradução entre portugues e libras fossem fixas e especificadas
diretamente pelo sistema, resultando em restrições praticas de desempenho e limitações relativas ao
tamanho da gramatica.

4.3. Transferência sintática

A transferencia sintatica implementada no Falibras é uma aproximação da ideia por tras das
synchronous TAGs, que são encaradas como léxicos de transferencia, como mostra a Figura 5
adaptada (ABEILLÉ, 1990) para o contexto do Falibras (RIBEIRO, 2007). O processo de
transferencia é a própria derivação. As regras de transferencia são as ligações entre as arvores num
par. O processo de transferencia é ilustrado na Figura 6.

Figura 5: um léxico de transferencia (RIBEIRO, 2007)

Figura 6: derivação do léxico de transferencia (RIBEIRO, 2007)

A analise sintatica provoca a “quebra” da arvore em componentes triviais. Então é escolhida
25

uma nova arvore derivada da principal, que geralmente é a que possui o verbo e que equivale ao par
de arvores onde ocorrem as derivações em synchronous TAGs. Nesta etapa não se define uma
ligação entre as arvores por não existir uma arvore de destino.

A criação de um identificador para a arvore principal – uma string contendo uma
representação linear da arvore – é o ponto-chave da aproximação e é utilizado para a escolha da
regra de transferencia, que deve:

1. Construir a arvore alvo obedecendo a gramatica do idioma alvo, rearranjando a arvore
principal;
2. Realizar a operação de substituição nos nós da arvore principal com os componentes triviais
gerados na analise.

Assim fazendo, gerar a tradução torna-se uma simples tarefa de percorrer as folhas da arvore
alvo. Para tanto, informação léxica suficiente deve estar contida nas folhas. Como o idioma libras
requer também fixação verbal, a necessaria tarefa de fixa-la é realizada fornecendo tempo, modo,
pessoa e numero do verbo.

A arquitetura aqui descrita apresenta duas dificuldades (DORR, 1998):

1. Forte dependencia entre a analise e transferencia. Uma implementação baseada fortemente
em synchronous TAGs ajudaria a simplificar essa dependencia, ja que a atividade de
derivação é a ocorrencia simultânea de analise e transferencia;

2. O numero de regras de transferencia é enorme.

4.4. Tradução baseada em memória de tradução

26

O acesso ao módulo tradutor se faz por meio de uma janela na qual o usuario seleciona a memória
de tradução desejada dentre as disponiveis no banco de dados, digita o texto de entrada no idioma
fonte e solicita a tradução em libras. Como resultado, um campo mostrara os simbolos em libras e
um video com uma animação grafica desses simbolos sera exibido.

Quando o sistema é acessado por um colaborador, oferece-se a ele duas opções: traduzir
textos ou editar a memória de tradução. Mesmo durante o uso do sistema, o colaborador pode
alternar entre as tarefas de tradução de texto e edição da memória de tradução, o que facilita o teste
do conhecimento embutido nessa memória. Essa opção não esta disponivel para o usuario comum.

O colaborador pode acessar o menu principal do editor, bem como quatro abas de
dicionarios: simbolos, videos, regras e termos. Pode também acessar as opções de navegação na
ajuda do sistema. Nas janelas dos dicionarios de simbolos e de videos, o colaborador pode gerenciar
os respectivos conteudos desses dicionarios na memória de tradução. A janela do dicionario de
regras pede ao colaborador para informar a classificação ou tradução de um termo quando não for
capaz de inferir sua classificação ou traduzi-lo. O colaborador pode ainda adicionar novos
classificadores gramaticais quando necessario.

As opções do dicionario de termos permitem ao colaborador gerenciar o conteudo dos
termos da memória de tradução, bem como adicionar novos classificadores gramaticais. Quando o
colaborador aciona o processo de inferencia na aba do dicionario de regras, a janela é preenchida
com todos os termos adicionais cuja classificação e tradução foram informados ao sistema pelo
colaborador.

27

5. Proposta de solução híbrida
Conforme exposto no item 3.1.3, o paradigma hibrido é um misto dos paradigmas e das
arquiteturas da tradução automatica, tendo como abordagem mais comum a combinação de métodos
linguisticos para obter analises do texto fonte com técnicas estatisticas ou de exemplo para efetuar
as traduções (FURUSE, 1992).

A solução hibrida, lançada em 2012, é a mais atual. Tal solução combina as vantagens das
soluções baseadas em regras e em memória de tradução. Foi desenvolvida no contexto de um
trabalho de mestrado do aluno Vitor Marcolino, em fase de finalização. Conforme ja exposto, além
das técnicas de tradução baseada em regras e em transferencia sintatica, o Falibras baseia-se
também num banco de dados – chamado de memória de tradução – formado por traduções
previamente inseridas. Quando requisitado, o software busca traduções semelhantes nessa memória.
As traduções são então modificadas e combinadas para formar uma tradução mais próxima da
adequada para a sentença no idioma fonte.

A Figura 7 apresenta a solução hibrida adotada no Falibras. Como mostra a figura, sua
arquitetura sofreu influencia de tres estilos e padrões arquiteturais: MVC, Centrada em Dados e
Cliente-Servidor. A Figura 8, por sua vez, mostra o detalhamento dos componentes internos da
arquitetura.

Uma analogia entre as Figuras 7 e 8 mostra que as interfaces do sistema estão na camada de
visão, enquanto que funcionalidades basicas como editores de regras de tradução, editor gramatical,
analisador gramatical e semântico, corretor ortografico e gramatical, sintetizador automatico de
texto e tradutor estão na camada de controle. Na camada de modelo, por sua vez, ficam os bancos
de dados.

Nessa arquitetura, o usuario interage com o Falibras na camada de visão, recebendo do
usuario sua entrada de texto, seja escrito ou falado. A camada de visão, por sua vez, aciona a de
controle, localizando os editores que farão a busca no banco de dados localizado na camada de

28

modelo. O resultado desse processo passara pelos analisadores e estes acionarão a saida na forma de
animação grafica.

Figura 7: arquitetura de referencia do Falibras (BRITO et al., 2012)

Figura 8: detalhamento dos componentes do Falibras (BRITO et al., 2012)

29

Uma ilustração da interação entre os componentes pode ser dada pela descrição do
funcionamento do componente Tradutor Baseado em Memória de Tradução, visto na Figura 6. O
componente solicita de Corretores Textuais o texto no idioma fonte ja corrigido ortografica e
sintaticamente. Depois, o componente Analisador Gramatical classifica as palavras do texto
segundo o contexto sintatico das frases. Finalmente, o texto esta pronto para ser traduzido. Antes,
porém, o usuario pode optar por traduzir o texto na integra ou gerar uma sintese automatica dele
segundo algum dominio especifico, sintese essa realizada pelo componente Sintetizador Automatico
de Textos. Só então acontece a tradução, feita frase a frase, com cada palavra classificada sintatica e
semanticamente. Essa classificação é importante, uma vez que as regras de tradução são
influenciadas por elas, refinando o principio da memória de tradução (BREDA, 2005).

A adoção de um modelo hibrido garantiu ao Falibras o aproveitamento do melhor de cada
paradigma – linguistico e não linguistico –, resultando num sistema de tradução automatica
portugues-libras suficientemente confiavel para ser oferecido como ferramenta de apoio na
educação de deficientes auditivos, inclusive crianças.

A Figura 9 apresenta o processo de tradução do componente tradutor do Falibras. Após
receber o texto de entrada no idioma fonte, avalia-se a possibilidade do texto representar uma
exceção a regra. Se não, verifica-se a existencia de exemplos de tradução que possam servir de
analogia para a tradução. Nos casos em que a base de regras não contenha nem exceções nem regras
pelas quais possa-se inferir a estrutura de tradução do texto de entrada, a tradução sera processada
de acordo com as regras de tradução padrão, utilizando regras de tradução envolvendo as classes
morfossintaticas das palavras da frase.

O módulo de apoio a intérpretes do Falibras também se vale de regras para desempenhar seu
papel no do sistema. Ele permite ao intérprete carregar o texto a ser interpretado e verificar as regras
sintaticas do portugues e as regras de tradução que são ativadas para cada frase. A ausencia de
regras implica na necessidade de estudo prévio e, se julgar oportuno, adicionar novas regras
(sintaticas e/ou de tradução).

30

Figura 9: processo de tradução do Falibras (BRITO et al., 2012)

31

6. Conclusões e trabalhos futuros
Este trabalho teve o intuito de explicar e exemplificar arquiteturas e paradigmas da tradução
automatica bilingue de textos dentro do contexto do sistema Falibras de tradução portugues-libras.

O trabalho ressaltou o potencial do Falibras como ferramenta de apoio pedagógico na
educação e aprendizagem de pessoas portadoras de deficiencia auditiva, as quais o Falibras é
voltado, propiciando-lhes um meio eficaz e aprender os mais diversos idiomas, em especial
portugues e libras.

A monografia mostrou ainda detalhes da arquitetura do Falibras, seus componentes e sua
arquitetura hibrida de tradução. Tais caracteristicas permitem-lhe alcançar resultados relevantes na
facilitação da aprendizagem de portugues e libras e na promoção do exercicio da cidadania pelos
deficientes auditivos ao dar-lhes acesso a informação de que precisam para efetuar sua inclusão
social e digital.

Por seu carater continuamente evolutivo, o Falibras tende a ter sua eficiencia e relevância
permanentemente aumentadas. É nosso propósito fomentar esse progresso e desfrutar da satisfação
de contribuir para elevar a qualidade de vida dos portadores de uma deficiencia cujas implicações
na vida dessas pessoas só podemos imaginar. Muito mais que um mero programa de computador,
cremos ser o Falibras também um projeto social do qual nos orgulhamos em participar.

Como trabalho futuro ligado diretamente a este, pretendemos refinar o comparativo entre as
técnicas de tradução a fim de analisar cada uma das soluções em termos de consumo de memória,
desempenho, usabilidade, facilidade de desenvolvimento e flexibilidade para regionalismos.

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