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

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