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AI時代の翻訳者として—A Translator's Insights into NMT—

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JTF翻訳祭2017のミニ講演会のスライドです。

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AI時代の翻訳者として—A Translator's Insights into NMT—

  1. 1. AI時代の翻訳者として —A Translator's Insights into NMT— ローズ三浦
  2. 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. 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. 4. 第一章: 機械翻訳の動向
  5. 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. 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. 7. MT Summit(1)
  8. 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. 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. 10. 第二章: NMTの特徴・欠点
  11. 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. 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. 13. 最終章: 翻訳者の『再定義』
  14. 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. 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. 16. ご清聴ありがとうございました。

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