Sistema de análise computacional para estratégias de simplificação em tradução intralingual desenvolvido pelo Núcleo de Estudos de Tradução da UFRJ em parceria com o Politécnico de Leiria.

O NET-EST é uma ferramenta de análise linguística computacional que identifica e classifica estratégias de simplificação textual em traduções intralinguais. O sistema opera em nível discursivo (parágrafos), permitindo validação humana e aprendizado contínuo.

• Python 3.11+
• Node.js 18+
• Git

Backend:

cd backend
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt
python start_optimized.py

Frontend:

cd frontend
npm ci
npm run dev

Acesse a aplicação em: http://localhost:3000

Consulte nossa documentação estruturada para mais informações:

• Documentação Central - Hub com links para toda a documentação
• Arquitetura - Visão detalhada da arquitetura do sistema
• Guia de Desenvolvimento - Instruções para desenvolvedores
• Recursos de Desenvolvimento - Guias de solução de problemas e recursos

1. Pré-processador - Entrada de texto e arquivos
2. Alinhador Semântico - Correspondência entre textos
3. Extrator/Classificador - Identificação de estratégias
4. UI Interativa - Interface de análise e edição
5. Coletor de Feedback - Aprendizado contínuo
6. Gerador de Relatórios - Exportação de resultados

• Coordenação: Profa. Dra. Janine Pimentel (PIPGLA/UFRJ e Politécnico de Leiria)
• Desenvolvedor Principal: Wisley Vilela (Doutorando PIPGLA/UFRJ - bolsista CAPES)
• Especialista Linguística: Luanny Matos de Lima (Mestranda PIPGLA/UFRJ)
• Agentes IA: Claude Sonnet 3.5, ChatGPT-4o, Gemini 2.0 Flash

• Núcleo de Estudos de Tradução - UFRJ
• Politécnico de Leiria (PT)

• Documentação da API (após executar backend)
• Repositório GitHub
• Issues e Sugestões

Demo and example scripts (non-tests) are available in the demos/ directory at the repository root. These are not collected by pytest and are intended for manual, human-in-the-loop experimentation and demonstration.

Examples:

• demos/test_confidence_demo.py — Full demonstration of the Confidence & Weighting Engine (M5).

MIT License - veja LICENSE para detalhes.

/* Desenvolvido com ❤️ pelo Núcleo de Estudos de Tradução - PIPGLA/UFRJ | Contém código assistido por IA */