Publicação: A legendagem automática em vídeos de popularização científica: um estudo de caso
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CNPQ::LINGUISTICA, LETRAS E ARTES::LINGUISTICA
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O uso de vídeos no meio educacional tem se ampliado com o aumento da produção de materiais voltados à divulgação científica ou mesmo ao ensino de conceitos científicos. Uma grande parcela desses materiais se encontra em língua inglesa, o que requer o uso de legendas para o público que não compreende esse idioma. Este trabalho buscou comparar legendas geradas automaticamente (em inglês) e traduzidas automaticamente (para português) com legendas editadas ou pós-editadas por humanos (para português de localidade não específica ou português localizado para o Brasil ou para Portugal). Foram selecionados dois vídeos, e em cada um foi feito um recorte para análise. Foram analisados: 77 segundos do vídeo “How big is a mole?”, distribuídos em 35 segmentos; e 87 segundos do vídeo “How small is an atom?”, em 37 segmentos. As transcrições das legendas foram alinhadas em tabelas e organizadas de acordo com o texto gerado automaticamente em inglês. Utilizou-se a classificação proposta por Koponen (2010) para análise dos conceitos inseridos nas legendas (omitido, adicionado, não traduzido, traduzido corretamente, erro de tradução e substituído), além de uma análise geral das (in)adequações. Foram registradas 51 classificações que, entre adequações e inadequações tanto da máquina quanto de humanos, indicam que as legendas geradas automaticamente são capazes de transmitir a essência da informação e atender aos interesses imediatos de compreensão de um vídeo on-line.
Abstract
The use of videos in the educational environment has grown in parallel with the increased production of materials aimed at disseminating science or even teaching scientific concepts. A large proportion of these materials are in English, which requires the use of subtitles for audiences who cannot understand this language. This study sought to compare auto-captions (English-language) and machine-translated (Portuguese-language) subtitles with human edited or post-edited subtitles (for non-locale-specific Portuguese or localized Brazilian or European Portuguese). Two videos were selected, with an excerpt of each being extracted for analysis: 377 seconds of "How big is a mole?", containing 35 segments; and 87 seconds of the "How small is an atom?", containing 37 segments. The subtitle transcripts were aligned in tables and organized according to the auto-captions in English. The classification proposed by Koponen (2010) was used to analyze both the concepts (omitted, added, not translated, translated correctly, translation error, and replaced) and the general (in)adequacies of the subtitles. The analysis resulted in 51 classification entries; the adequacies and inadequacies of both the machine and humans indicate that the machine-generated subtitles can convey the gist of the information and meet the immediate interests of understanding an online video.
Palavras-chave
Ensino de Química, Tradução audiovisual, Tradução automática, Química, Reconhecimento de voz, YouTube
Citação
QUEIROZ, Carla Regina Amorim dos Anjos. A legendagem automática em vídeos de popularização científica: um estudo de caso. 2023. 109 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tradução) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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