EVENTOS Mostra Interna de Trabalhos de Iniciação Científica XII Mostra Interna de Trabalhos de Iniciação Científica e V Mostra Interna de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação

Tipo:	Artigo de Evento
Título:	TECNOLOGIA DE TRADUÇÃO ACADÊMICA: DESENVOLVIMENTO DE UMA EXTENSÃO INTEGRADA DE TEXTOS E IMAGENS COM MACHINE LEARNING UTILIZANDO PYTHON E JAVASCRIPT
Autor(es):	Monegate, Everson Fernando Nepomoceno Tozetto, Lincoln Andrade, Wictor Rafael de Souza
Resumo:	A tradução automática de textos e imagens acadêmicas é uma ferramenta fundamental para derrubar barreiras linguísticas e promover a acessibilidade à informação. No entanto, os sistemas tradicionais de tradução enfrentam desafios significativos ao lidar com terminologias específicas e a complexidade de conteúdos acadêmicos. Com o avanço das tecnologias de Machine Learning e Deep Learning, surge a oportunidade de desenvolver soluções mais precisas e eficientes para a tradução automática. Este projeto se propõe a criar uma extensão de navegador que utilize essas tecnologias para traduzir textos e imagens acadêmicas, oferecendo uma experiência de tradução mais fiel e relevante para o usuário. Ao focar em áreas específicas do conhecimento, a extensão visa não apenas fornecer traduções corretas, mas também manter a integridade do sentido original dos textos. Isso é particularmente importante em contextos acadêmicos, onde a precisão e a fluência são essenciais para a compreensão correta dos materiais. Assim, a proposta busca democratizar o acesso ao conhecimento científico, facilitando a comunicação e a colaboração internacional. Objetivo: Desenvolver um software aplicativo de extensão para navegadores com a funcionalidade de tradução de textos e imagens acadêmicas, garantindo a precisão dos termos técnicos e o sentido original dos conteúdos, utilizando técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Metodologia: A metodologia adotada neste projeto inclui uma revisão de literatura para identificar modelos de tradução automática e técnicas de Machine Learning adequadas para o contexto acadêmico. Serão analisados artigos científicos, relatórios de agências de tradução e outras fontes relevantes, com foco em publicações dos últimos anos para garantir a atualidade das informações. Em seguida, serão selecionados e adaptados modelos de tradução automática que atendam às necessidades específicas de precisão e fluência na tradução de textos e imagens acadêmicas. A integração de APIs especializadas permitirá o acesso a dicionários técnicos e terminologias específicas, enriquecendo o processo de tradução. A extensão será desenvolvida com uma interface de usuário intuitiva, visando facilitar o uso para estudantes e pesquisadores com diferentes níveis de conhecimento técnico. Por fim, a ferramenta será testada com um grupo de usuários para avaliar sua eficácia e usabilidade, com base no feedback recebido para realizar ajustes finais. Resultados esperados: Espera-se que a extensão de tradução automática desenvolvida proporcione traduções precisas e contextualizadas de textos e imagens acadêmicas, superando as limitações dos sistemas tradicionais. Com isso, a ferramenta deverá facilitar o acesso ao conhecimento científico, promovendo a inclusão e a equidade na comunidade acadêmica. Além disso, espera-se que a extensão auxilie na comunicação internacional e na colaboração em projetos de pesquisa, ao reduzir as barreiras linguísticas. A integração de tecnologias de aprendizado de máquina avançadas deverá resultar em uma ferramenta robusta, capaz de atender às necessidades específicas de diversas áreas do conhecimento, contribuindo para o avanço da tecnologia de tradução automática.
Palavras-chave:	Comunicação Inclusão Machinelearning Tradução Usabilidade
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	UNIVERSIDADE CESUMAR
Sigla da Instituição:	UNICESUMAR
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/11794
Data do documento:	25-Mar-2025
Aparece nas coleções:	XII Mostra Interna de Trabalhos de Iniciação Científica e V Mostra Interna de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação

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