Mestrado em Engenharia Inform?tica na Escola Superior de Tecnologia e Gest?o do Instituto Polit?cnico de Viana do Castelo A L?ngua Gestual Portuguesa (LGP) ? uma das tr?s l?nguas oficiais de Portugal, sendo a utilizada pela comunidade surda. No entanto, apesar de ser uma l?ngua oficial nacional, verifica-se que os cerca de 30 mil indiv?duos que utilizam esta l?ngua como sua l?ngua materna demonstram uma enorme dificuldade de comunica??o com a popula??o em geral j? que, dos cerca de 11 milh?es de pessoas em Portugal, apenas cerca de 110 mil s?o utilizadores da LGP, ou seja, apenas 1% da popula??o. Acresce ainda que a LGP segue uma estrutura e uma gram?tica muito diferentes da l?ngua portuguesa, n?o permitindo que a grande maioria dos surdos consiga ler e interpretar texto em portugu?s. Existem diversas tecnologias que permitem a tradu??o entre l?nguas naturais diferentes, dispon?veis a qualquer pessoa. No entanto, ? muito inferior o n?mero de tradutores dispon?veis para a tradu??o entre uma l?ngua natural e uma l?ngua gestual, dificultando imenso a comunica??o entre utilizadores e n?o utilizadores da LGP. Neste contexto, o principal objetivo do trabalho, que surge no ?mbito do projeto IVLinG ? Int?rprete Virtual de L?ngua Gestual, que aqui se descreve foi o de projetar e desenvolver um tradutor capaz de traduzir texto em portugu?s para uma representa??o textual escrita de uma frase da l?ngua gestual (denominada por ?glosa da LGP?). Para tal, foram realizados estudos acerca da estrutura e gram?tica da LGP e experimentados diversos m?todos, anteriormente desenvolvidos e utilizados com diversas outras l?nguas. Seguidamente, foi desenvolvido um tradutor, suportado numa arquitetura h?brida, que articula a utiliza??o de regras gramaticais e a utiliza??o de uma rede neuronal. A ferramenta desenvolvida foi testada com tradu??es, obtidas da parte de uma int?rprete e de um formador de LGP, cuja l?ngua materna deste ?ltimo ? a pr?pria LGP. Os testes realizados com o tradutor demonstraram tratar-se de uma ferramenta capaz de realizar boas tradu??es entre as duas l?nguas, tendo sido alcan?ados resultados BLEU e METEOR de 0.722405 e 0.795578 respetivamente numa tradu??o baseada em regras, e BLEU e METEOR de 0.698358 e 0.752246 respetivamente para uma tradu??o baseada em rede neuronal. Paralelamente ao desenvolvimento do tradutor, foi tamb?m constru?do um dataset (?corpus?) de tradu??es entre a l?ngua portuguesa e a glosa da LGP, corpus utilizado para o treino da rede neuronal do tradutor. The Portuguese Sign Language (LGP) is one of three Portugal?s official languages, being the one used by the deaf community. However, despite being an official language of Portugal, it appears that the 30.000 individuals (approximately) who use this language as their mother tongue will have a lot of difficulty in communicating with the general population, since, of the approximately 11 million people in Portugal, only about 110.000 are LGP users, that is, only about 1% of the population. Furthermore, the LGP follows a very different structure and grammar from the Portuguese language, preventing most deaf people from being able to read and interpret texts written in Portuguese correctly. There are several technologies that allow the translation between different natural languages, available to anyone. However, the number of translators available for translating between a natural language and a sign language is much smaller, making communication between LGP users and non-users immensely difficult. In this context, the main objective the work, that arises within the scope of the IVLinG project - Int?rprete Virtual de L?ngua Gestual, described here was to design and develop a translator capable of translating Portuguese into LGP gloss. For this, studies were carried out on the structure and grammar of LGP and various methods, previously developed and used with other languages, were tested. Next, a translator was developed, supported by a hybrid architecture, which articulates the use of grammatical rules and the use of a neural network. The developed tool was tested with translations, obtained from and interpreter and an LGP trainer, whose native language of the latter is LGP itself. The tests carried out showed that it is a tool capable of carrying out good translations between the two languages, archiving BLEU and METEOR scores of 0.722405 and 0.795578 respectively for a rule-based approach, and BLEU and METEOR scores of 0.698358 and 0.752246 for a neural-translation approach. Parallel to the development of the translator, a corpus of translations between the Portuguese language and the LGP gloss was also built, corpus used to train the translator?s neural network.