Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5932.pdf: 1110060 bytes, checksum: fe08b552e37f04451248c376cfc4454f (MD5) Previous issue date: 2014-04-10 / Universidade Federal de Minas Gerais / The project described in this document focusses on the post-editing of automatically translated texts. Machine Translation (MT) is the task of translating texts in natural language performed by a computer and it is part of the Natural Language Processing (NLP) research field, linked to the Artificial Intelligence (AI) area. Researches in MT using different approaches, such as linguistics and statistics, have advanced greatly since its beginning in the 1950 s. Nonetheless, the automatically translated texts, except when used to provide a basic understanding of a text, still need to go through post-editing to become well written in the target language. At present, the most common form of post-editing is that executed by human translators, whether they are professional translators or the users of the MT system themselves. Manual post-editing is more accurate but it is cost and time demanding and can be prohibitive when too many changes have to be made. As an attempt to advance in the state-of-the-art in MT research, mainly regarding Brazilian Portuguese, this research has as its goal verifying the effectiveness of using an Automated Post-Editing (APE) system in translations from English to Portuguese. By using a training corpus containing reference translations (good translations produced by humans) and translations produced by a phrase-based statistical MT system, machine learning techniques were applied for the APE creation. The resulting APE system is able to: (i) automatically identify MT errors and (ii) automatically correct MT errors by using previous error identification or not. The evaluation of the APE effectiveness was made through the usage of the automatic evaluation metrics BLEU and NIST, calculated for post-edited and not post-edited sentences. There was also manual verification of the sentences. Despite the limited results that were achieved due to the small size of our training corpus, we can conclude that the resulting APE improves MT quality from English to Portuguese. / O projeto de mestrado descrito neste documento tem como foco a pós-edição de textos traduzidos automaticamente. Tradução Automática (TA) é a tarefa de traduzir textos em língua natural desempenhada por um computador e faz parte da linha de pesquisa de Processamento de Línguas Naturais (PLN), vinculada à área de Inteligência Artificial (IA). As pesquisas em TA, utilizando desde abordagens linguísticas até modelos estatísticos, têm avançado muito desde seu início na década de 1950. Entretanto, os textos traduzidos automaticamente, exceto quando utilizados apenas para um entendimento geral do assunto, ainda precisam passar por pós-edição para que se tornem bem escritos na língua alvo. Atualmente, a forma mais comum de pós-edição é a executada por tradutores humanos, sejam eles profissionais ou os próprios usuários dos sistemas de TA. A pós-edição manual é mais precisa, mas traz custo e demanda tempo, especialmente quando envolve muitas alterações. Como uma tentativa para avançar o estado da arte das pesquisas em TA, principalmente envolvendo o português do Brasil, esta pesquisa visa verificar a efetividade do uso de um sistema de pós-edição automática (Automated Post-Editing ou APE) na tradução do inglês para o português. Utilizando um corpus de treinamento contendo traduções de referência (boas traduções produzidas por humanos) e traduções geradas por um sistema de TA estatística baseada em frases, técnicas de aprendizado de máquina foram aplicadas para o desenvolvimento do APE. O sistema de APE desenvolvido: (i) identifica automaticamente os erros de TA e (ii) realiza a correção automática da tradução com ou sem a identificação prévia dos erros. A avaliação foi realizada usando tanto medidas automáticas BLEU e NIST, calculadas para as sentenças sem e com a pós-edição; como analise manual. Apesar de resultados limitados pelo pequeno tamanho do corpus de treinamento, foi possível concluir que o APE desenvolvido melhora a qualidade da TA de inglês para português.