1. Compreender os paradigmas dos sistemas de Tradução Automática. 

2. Avaliar criticamente o processo de pós-edição. 

3. Testar sistemas de tradução neuronais com estruturas que possam desafiar os sistemas. 

4. Avaliar a qualidade da Tradução Automática e do processo de pós-edição. 

5. Criar projetos que simulem contextos da indústria de tradução e problematizar os usos da Tradução Automática. 

6. Refletir criticamente sobre aspetos éticos na Tradução Automática.

Conteúdos programáticos:
1. Contextualização da Tradução Automática e apresentação discutida dos seus diversos paradigmas. 

2. Prática e análise discutida sobre o processo de pós-edição (implementação de um curso internacional de pós-edição em aula). 

3. Descrição de processos de Gestão de Qualidade, nomeadamente tipologias de erros e métricas para aferição de qualidade. 

4. Descrição de estruturas não tratadas de forma cabal pelos sistemas de Tradução Automática. 

5. Fases de criação de um projeto com Tradução Automática em contextos de indústrias que trabalham com sistemas automáticos. 

6. Reflexão crítica sobre considerações éticas e sistemas de Tradução Automática. 

7. Apresentação de projetos de investigação que envolvam sistemas de Tradução Automática.

8. Avaliação:

A avaliação será contínua e a classificação será baseada na média ponderada dos seguintes elementos obrigatórios de avaliação: Projeto 1 (15%); Projeto 2 (20%); Projeto 3 (15%); trabalho final e apresentação (40%); participação relevante nas aulas e assiduidade (10%).

9. Bibliografia:

Clark, Alexander, Chris Fox & Shalom Lappin. 2010. The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing. London: Wiley-Blackwell. 

Parra-Escartín, Carla & Helena Moniz. 2019. Ethical considerations on the use of machine translation and crowdsourcing in cascading crises, in Translation in Cascading Crises, Federico Federici and Sharon O'Brien eds. London: Routledge, pp. 132--151.

Hutchins, John. 2014. Machine Translation: History of Research and Applications, in Chan Sin-wai (ed.) Routledge Encyclopedia of Translation Technology. Routledge. 

Jurafsky, Dan & James Martin. 2018. Speech and Language Processing – An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition, third edition. New Jersey: Prentice Hall.

Kenny, Dorothy. 2019. Machine Translation, The Routledge Handbook of Translation Studies and Linguistics, J. Piers Rawling & Philip Wilson eds. London: Routledge, pp. 428-445.