A tradução automática é o processo de utilização da computação para converter uma mensagem de uma linguagem natural à outra. Os primeiros projetos nessa área foram desenvolvidos com motivações militares durante a Guerra Fria e, desde então, a tradução automática tornou-se um meio facilitador de comunicação entre pessoas falantes de idiomas diferentes. Embora a tradução automática seja um campo de estudo antigo dentro da computação, os avanços alcançados ainda não são suficientes para que esse processo seja confiável sem a intervenção e revisão humana. É possível estimar a qualidade das traduções automáticas por meio de avaliações. Os resultados obtidos permitem que sejam identificadas falhas com a finalidade de aprimorar técnicas e ferramentas de tradução automática ou até mesmo auxiliar usuários na escolha de qual tradutor automático utilizar. A métrica BLEU é amplamente adotada para avaliar a precisão de traduções automáticas utilizando traduções humanas como referência. Este trabalho descreve como a métrica BLEU auxilia na avaliação de traduções automáticas e apresenta os resultados obtidos na avaliação dos tradutores online Bing Tradutor e o Google Tradutor, por meio de análise qualitativa e quantitativa. Para a aplicação da métrica BLEU, utilizou-se um corpus linguístico que foi construído para essa finalidade, e que, após a tradução automática, foi submetido à avaliação com a utilização da métrica implementada pelo script MT-Eval. Ao final, as pontuações resultantes da avaliação entre os tradutores selecionados são apresentadas de forma comparativa.
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