JTF翻訳祭2017のミニ講演会のスライドです。

1. AI時代の翻訳者として
—A Translator's Insights into NMT—
ローズ三浦

2. 1980年代前半：
紙、ペン、紙の辞書
2017年現在：
PC、翻訳支援ツール、
クラウド等
（一部機械翻訳）
2050年頃
2045年：
シンギュラリティ？
30数年後 さらに30数年後
今のままのやり方で翻訳を続けられるでしょうか？
翻訳作業の遷移
2016年11月：
GNMT発表
タイプライター ファックスワープロ

3. 第一章：機械翻訳の動向
第二章：NMTの特徴・欠点
最終章：翻訳者の『再定義』

4. 第一章：
機械翻訳の動向

5. MT勉強会（1）
https://sites.google.com/site/machinetransl
ationjp/home
科学技術振興機構の中澤氏が主催の勉強会。第15
回（5/14）と第16回（11/18）の関西MT勉強会に参加。
ちなみに関東でも今年2回開催された（関東の世話
人：Google社・賀沢氏）。

6. MT勉強会（2）
・NMTは言葉の意味を理解していない。確率とベクトルで計算しているだけ。
・NMTは、研究者側にもなぜそうなるのか、理由がわかっていない部分がある。
・同じ単語でも訳語が一定ではないが、仕組みがわからないのでなぜその訳語を
選んだのか遡れない（＝修正できない）
・翻訳者と研究者は、手段と目的が逆のようである。
翻訳者：翻訳という目的の手段として機械翻訳を使う
研究者：機械学習→その応用例の１つが機械翻訳
→最近の勉強会では、翻訳業界とのつながりについても言及された。
今後はもっと技術を勉強して、改善案を提言してみる予定。

7. MT Summit（1）

8. MT Summit（2）
・サミットの本会議の主な対象者は、研究者・ＭＴを導入済/導入を検討
している法人。個人翻訳者は対象ではなかった。（前後の日のワーク
ショップは個人翻訳者を対象とするものもあった。）
・翻訳者ながら、主にResearch Trackに参加。世界中の機械翻訳の最
新技術についてたくさん拝聴。
・問題は翻訳に機械翻訳を使うかどうかではなく、より安価に、より短時
間で高品質の翻訳をすること（ただし、セキュリティの問題がある）。
→そのための技術は、確実に進んできている。

9. 各翻訳会社のMT導入状況、
および翻訳実務への影響
・IT：簡単な内容ならほぼそのまま使える場合も
（Microsoftのwebサイトの一部等）
・特許：一部実用段階（（株）十印、（株）川村インターナ
ショナル、（株）MK翻訳事務所等）
・医療：まだまだ？（SYSTRAN？）

10. 第二章：
NMTの特徴・欠点

11. NMTの特徴
・スピードが速い
・訳文が流ちょう
・訳の品質は初心者の翻訳者レベル？

12. NMTの欠点
・長文だと途中で訳が切れる（under-translation）
・【英訳】冠詞・単複が不正確（文脈を理解していない）
・【英訳】主語が不正確（日本語原文に主語が書かれていない）
・複数の解釈が可能な文の訳が不正確（文脈を理解していない）
・用語をカスタマイズできない
・新しい単語の訳が不正確（訓練データが少ない場合は、精度はSMT
に劣る）
・誤訳していても気付きにくい

13. 最終章：
翻訳者の『再定義』

14. NMTを知った上で、
使いこなそう！
 入力支援として使用する
 自分の翻訳スタイルをNMTに記憶させる（SDL社のAdaptive MT等）
 法則・数式に当てはめることが難しい文書（プログラムのコード化するこ
とが難しい文書）は最初から人力翻訳
 今後の課題：用語のカスタマイズ
→機械翻訳を駆使する、新しいタイプの翻訳者になる

15. 『機械は、使っても使われるな』
新しいタイプの翻訳者の時代が始まります！

16. ご清聴ありがとうございました。