Este estudo se situa no âmbito do projeto de pesquisa “Ensino de tradução e estudos terminológicos orientados à formação do tradutor” desenvolvido no curso de graduação em Letras-Tradução e no Programa de Pós-Graduação em Estudos da Tradução (POSTRAD) da Universidade de Brasília. Consideramos que o desenvolvimento de pesquisas terminológicas pelo estudante de tradução e a compreensão do funcionamento da terminologia e de suas relações representadas no texto, é uma atividade que pode contribuir para o desenvolvimento de sua competência, mais especificamente competência cognitiva (aquisição de conhecimento na área de especialidade), competência linguística (conhecimento da língua ou línguas de trabalho), competência sociofuncional (conhecimento do uso adequado de determinada construção haja vista a intenção, o tipo de texto, a situação comunicativa, os interlocutores) e, também, competência metodológica (conhecimento do trabalho sistemático da pesquisa terminológica), tais como definidas por Cabré (1999: 195-196). Consideramos, assim, a partir de Cabré (1999: 193-195), que o desenvolvimento dessas competências depende do aumento do nível de comprometimento (em espanhol niveles de implicación) do tradutor com a pesquisa terminológica.

No presente trabalho, apresentaremos métodos de investigação em corpora para a identificação e extração de contextos ricos em conhecimento (KRC, na sigla em inglês - knowledge rich contexts), com base em Meyer (2001) e L’Homme; Marshman (2006). Apresentaremos também a aplicação desses métodos para a identificação de contextos no português do Brasil. A proposta é de que esses contextos apresentam relações terminológicas e, consequentemente, são indicativos da representação do conhecimento e, consequentemente, da ocorrência de termos.

O presente trabalho busca contribuir para a condução de pesquisas terminológicas, mais especificamente para a etapa de construção e representação da estrutura de conhecimento (SAGER 1990: 13) e seleção de candidatos a termo (L’HOMME 2004: 48) e, como consequência, para a aquisição de conhecimento em uma determinada área, com ênfase na aquisição de conhecimento pelo estudante de tradução.

A área de conhecimento selecionada para a pesquisa é a Economia, haja vista ser uma área temática de disciplinas de Prática de Tradução do curso de graduação em Letras-Tradução da Universidade de Brasília. A pesquisa foi realizada em textos da área pertencentes ao gênero didático e foram selecionados dois livros didáticos, ambos em português do Brasil: i) livro didático traduzido para o português do Brasil (MCCONNELL; BRUE, 2001); e ii) livro didático escrito originalmente em português do Brasil (LOPES; VASCONCELOS, 2011). Em ambos os livros, foi escolhido o mesmo tema, moeda e a oferta de moeda.

O texto didático é um tipo de gênero textual usado na aquisição sistematizada de conhecimento ao longo do processo de aprendizagem pelo estudante. É possível observar, em especial, nesse tipo de texto i) organização e apresentação do conteúdo temático a ser desenvolvido de forma ordenada e seriada, no sentido do conteúdo mais básico ao mais complexo, ii) uso de terminologia específica para representar a organização desse conhecimento, e iii) uso de padrões metalinguísticos para a introdução de conhecimento (quer dizer, sequências linguísticas que introduzem conceitos).

Na metodologia da pesquisa terminológica adotada, a investigação de uma área requer a representação de estruturas do conhecimento, as quais são construídas por meio de relações terminológicas (SAGER, 1990, p. 13; L’HOMME, 2004, p.25). Essas relações podem apresentar-se por meio de relações hierárquicas (e.g. hiperonímia - publicação é hiperônimo de revista), relações não hierárquicas (e.g. causa-efeito - chuva é causa da inundação, o seu efeito), e outras relações tais como, antonímia, sinonímia, predicado e argumentos, categorias gramaticais diferentes com o mesmo significado, coocorrentes e colocações, elencadas em L’Homme; Marshman (2006, p.68- 69).

A identificação dessas relações pode ser conduzida por meio de métodos de investigação em corpora que identificam “contextos ricos em conhecimento” (ou KRC), um conceito introduzido em 1994 por Ingrid Meyer¹. Meyer (2001, p.281) afirma que “os KRCs são considerados um contexto que indica ao menos um item do conhecimento temático passível de ser útil na análise conceitual”².

Os métodos de investigação apresentados a seguir auxiliam a identificação de relações terminológicas (ou relações léxico-semânticas em L’HOMME 2004), pois objetivam identificar contextos ricos em conhecimento, os quais podem potencialmente apresentar um tipo de relação terminológica.

São apresentados a seguir três métodos com base em L’Homme; Marshman, 2006.

O primeiro método trata da identificação de padrões de conhecimento (knowledge patterns, em inglês), definidos como “sequências linguísticas que indicam características conceituais”³. Esses padrões “devem ser “previsíveis” e “recorrentes em textos” e “manifestar as relações terminológicas de interesse pelos terminólogos”⁴ (MEYER et al. 1999: 257 apud L’HOMME; MARSHMAN 2006: 70). Apresentam-se sob três tipos:

1) Padrões lexicais incluem itens lexicais específicos, que podem expressar todos os tipos de relações. Por exemplo: padrões de HIPERONÍMIA incluem is the, is a, such as, and other e known as);

2) Padrões gramaticais referem-se a um número menor de relações. O padrão SUBSTANTIVO + VERBO (com a exclusão de alguns verbos), por exemplo, é bem produtivo na indicação da relação FUNÇÃO.

3) Padrões paralinguísticos incluem pontuação e vários elementos da estrutura geral de um texto. A oração “placenta previa (uma placenta localizada de forma anormal na parte inferior do útero)”, por exemplo, ilustra como os parênteses podem indicar HIPERONÍMIA. (MEYER et al. 1999: 257 apud L’HOMME; MARSHMAN 2006: 70, tradução nossa)⁵

A partir de um tipo de padrão, é possível identificar no corpus demais ocorrências das referidas sequências linguísticas por meio de ferramentas de busca (e.g. concordanciador de busca por KWIC - key word in context - palavras-chaves em contexto⁶). O concordanciador identifica de forma automática todos os contextos de ocorrência de um tipo de padrão, os quais podem potencialmente apresentar um tipo de relação terminológica e, consequentemente, auxiliar a identificar termos reais usados nesse tipo de relação.

Outras relações terminológicas expressas por meio de padrões de conhecimento são apresentadas em L’Homme; Marshman (2006: 72):

Tabela 1

meronímia	“is part of” e “contains”
função (padrão grammatical)	“needed for”, “serve as” e “designed for”
causa-efeito	“X causes Y”, “X results in Y” e “X results from Y”

Existem também outros tipos de padrões de conhecimento que não expressam diretamente uma relação, mas apresentam indicações de possíveis relações terminológicas. Eles são:

i) Os atributos (em inglês attributes, MEYER 2001), os quais, por apresentarem características dos conceitos, são relevantes para a análise do conceito em si. Servem de exemplo os atributos presentes em padrões lexicais, tais como X is characterized by Y (X caracteriza-se por Y) e the feature of an X include Y and Z (a característica de X inclui Y e Z) (MEYER 1994: 8 apud L’HOMME; MARSHMAN 2006: 72);

ii) Padrões metalinguísticos, tais como em X is defined as Y (X é definido como Y) X is called Y (X é chamado(a) de Y), em que se tem a indicação de uma unidade lexical como termo.

O segundo método de identificação de KRCs baseia-se nas propriedades formais compartilhadas entre os termos. Esse método pressupõe que “os termos de uma área do conhecimento que compartilham propriedades formais também compartilham componentes semânticos”⁷. (L’HOMME; MARSHMAN 2006: 73). Essas propriedades são expressas por meio de⁸:

i) Relação sintática entre termos, na qual dois termos podem estar semanticamente relacionados se compartilham o mesmo núcleo (e.g. ácido nucleico, ácido desoxirribonucléico (DNA) e ácido ribonucléico (RNA)) ou o mesmo modificador (e.g. biblioteca de expressão, vetor de expressão, cassete de expressão⁹);

ii) Relação morfológica entre termos, na qual dois termos podem apresentar relação terminológica a partir de suas características morfológicas. Servem de exemplo os termos em i): a ocorrência do mesmo elemento “ribonucleico” em ambos os determinantes (desoxirribonucleico; ribonucleico).

O terceiro método refere-se às unidades lexicais compartilhadas no cotexto de ocorrência dos termos. A proposta considera que “se duas unidades lexicais (e, mais especificamente, dois termos) compartilham um número significativo de coocorrentes, elas devem estar semanticamente relacionadas”¹⁰. (L’HOMME; MARSHMAN 2006: 74). O exemplo apresentado pelas autoras é o seguinte: “... program, application, editor e word processor podem combinar-se com launch, install, quit, and powerful”; por essa razão, eles têm a probabilidade de apresentar um tipo de relação terminológica e são potenciais candidatos a termo¹¹.

Os textos escolhidos para a aplicação dos métodos de investigação em corpus são apresentados a seguir, ambos referentes a capítulos sobre o sistema monetário:

1) McConnell, Brue (2001), Macroeconomia, capítulos 13, 14 e 15, Moeda e Bancos, Como os bancos criam moeda e Política monetária, respectivamente¹², e;

2) Lopes e Vasconcelos (2011), Manual de Macroeconomia, capítulo 2, Sistema monetário: oferta e demanda de moeda.

Inicialmente a pesquisa foi realizada de modo manual, quer dizer, por meio da leitura do texto. Ressalte-se que nos baseamos em aspectos gráficos e da organização da macroestrutura do texto, tais como os títulos, os subtítulos, a diferença de tamanho das letras (indicando que um título inclui subtítulos), as palavras em negrito e em itálico, as enumerações, pontuação (dois-pontos, ponto de interrogação) como tentativa inicial de identificar um conjunto de termos relacionados à temática principal¹³.

Com base nos dados obtidos pela pesquisa manual, a pesquisa foi ampliada por meio do uso do software AntConc, que possibilitou identificar todas ocorrências de possíveis contextos ricos em conhecimento ao longo do corpus selecionado. Foram identificados padrões de conhecimento, assim como propriedades formais entre termos e coocorrência de unidades lexicais, a seguir apresentados:

A aplicação dos métodos de investigação de contextos ricos em conhecimento no português do Brasil permitiu a identificação de relações terminológicas. Tais contextos são marcados por padrões de conhecimento, propriedades formais e coocorrência. Consideramos que o reconhecimento desse tipo de contexto pelo estudante de tradução é uma estratégia que o orienta na identificação de termos e na aquisição de conhecimento de uma determinada área ou temática em razão da possibilidade de identificar, por meios linguísticos, uma estrutura de conhecimento de uma área específica.

Uma perspectiva de ampliação deste estudo é o desenvolvimento de pesquisa terminológica bilíngue com o uso de corpus paralelo (com o texto original e sua respectiva tradução). Por meio de um alinhador (um software que realiza o alinhamento), os períodos são colocados em paralelo para facilitar a busca dos termos e equivalentes. Nessa análise, é possível a aplicação dos métodos de identificação de contextos ricos em conhecimento para auxiliar a identificação das relações terminológicas e dos termos em ambas as línguas da pesquisa.

É importante ressaltar que a descrição, o registro e o gerenciamento desse tipo de estudo em bases de dados multilíngues (e.g. Termium e os projetos terminológicos do OLST¹⁵) são um importante recurso de consulta a tradutores e demais pesquisadores da linguagem.