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April 19, 2019

機械翻訳の歴史

今日も尚、機械翻訳は飛躍的な進歩を遂げています。当技術は学生の外国語の宿題を手伝うことからプロの翻訳者を支援することまで幅広いシーンで使われています。しかし、多くのアイデアと同様に、このテクノロジは一朝一夕でできあがったわけではありません。今日まで機械翻訳がどのように発展してきたかを見てみることが重要です。

 

ニューラル機械翻訳は、翻訳において次なるブレークスルーな技術として、多方面から期待を寄せられています。では、このテクノロジーがどのように機能するのか、またどこから来たのか、歴史や関連技術について詳しくみていきましょう。
 
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Neural machine translation is a particularly interesting niche field of artificial intelligence. This is because - traditionally - accurately translating one language into another can be difficult for a machine to achieve. Here, in this article, we are going to take a look at the technology that has and is adapting to do this job: neural machine translation.

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Challenges of Machine Translation

All current languages have grammar rules and their own phrasing intricacies. When speaking, though, these aren’t always adhered to. Most people talk in shorthand or use some form of slang. In addition, there are words and phrases in some languages that may not have a direct translation into another.

The challenge has traditionally been that machines couldn’t keep up with this fluidity and ambiguity. This is because the old standard, statistical machine translation (SMT), worked on rule-based factors to create a direct translation. In other words, this software was run by the semantic, lexical, and syntactic rules that linguists laid out. This rule-based machine translation (RBMT) didn’t leave much room for growth and it limited what the programs could do.

How Is Neural Machine Translation Different?woman-1172718_1280

 

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Neural machine translation (NMT) differs from SMT because it uses an artificial neural network (ANN) rather than strict rules. ANNs are modeled after biological neural networks such as the human brain. The goal behind this is to create an AI system that can “think” rather than simply complete an assigned task. This allows the AI to process factors in translation such speech patterns and phrasing.

Another benefit of ANNs is that alongside thinking, they are also learning. This means that the more this AI translates languages, the better it will become at performing this job.

The Future of Neural Machine Translation

As of right now, NMT isn’t as widely implemented as SMT. A part of this is that it isn’t as developed as SMT. While more effective, NMT is still being further developed and learning new tricks. This only makes sense - such a complex system as this takes time to fully flesh out. However, as the technology has made it’s advancements, it will most like going to see wider use and distribution.

As for the fear of automation and replacement of the job of human translators, this is a far off of a worry. Experts in the field predict that it will be a while before these learning AI systems will be able to think on the same level as human rather than simply compute information in a robotic manner.

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You can read more about Neural Machine Translation on the following sites:

3 Reasons Why Neural Machine Translation is a Breakthrough

https://slator.com/technology/3-reasons-why-neural-machine-translation-is-a-breakthrough/

Microsoft: What is a neural machine translation (NMT)?https://translator.microsoft.com/help/articles/neural/

 

 

 

ニューラル機械翻訳は、人工知能の分野で特に興味深いニッチです。伝統的に、ある言語を別の言語に正確に翻訳することが、機械では達成するのが難しかったため、今注目されています。では、ニューラル機械翻訳とはどんな技術なのでしょうか?今回の記事では、このニューラル機械翻訳という技術について見ていきます。

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あなたのビジネスが国際市場で存在感を持っているならば、あなたが提供する製品やサービスのいずれかの人間による翻訳は間違いなくあなたがより広い聴衆に到達するために人間翻訳を考慮する必要があるはずです。

または、その一方で、あなたが国際市場により深い影響を与えたいのであれば、あなたはこれが人間の翻訳の使用を通してなされることができる方法を見つけるべきです。

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どの言語を学んでいる、どの学生にもかかわらず、音声、構文、および文法が慣れ親しんだ言語とは大きく異なることがある新しい世界に没頭している人は新しい言語を学ぶことが如何に難しいかを教えてくれます。では、彼らがある言語から別の言語への翻訳をする際に考えていることを想像できるでしょうか?

人間は間違いもしますし、私たちはそれらの間違いの全てがどのような内容であるかは把握できないため、翻訳が行われると、その都度重要な情報や意味合いが失われるリスクが非常に高くなります。よって、目的とするメッセージが変わってしまう場合が多々あります。では、人間によって行われている音声翻訳(通訳)ではどんなものが失われる可能性があるのでしょうか?

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音声翻訳アプリは結構前から存在していますが、海外旅行業や関連する産業の世界中の何百万という人々の間で勢いを増しているなかで、多くのユーザーが2019年はこの発明品がさらに大きく成長する年だと主張しています。

アプリを使用して、あるテキストを別のテキストに翻訳するのは比較的簡単です。しかし、単純なテキストではなく、同時に音声を翻訳し始める場合はどうでしょうか。一度クリックするだけで簡単に翻訳された音声メッセージが送れるサービス、それが音声翻訳アプリケーション(音声翻訳アプリ)です。

音声翻訳アプリケーションは、あなたが言う言葉を受け取り、それらをテキストまたは音声メッセージに変換して別の人に送り返すため、この方向に向かっています。
 
まだ時々、情報を受け取る人の近くにいたり、携帯のスクリーンを見せたり、翻訳自体を相手に聞かせたりする必要があるなどの「ぎこちなさ」も多少あります。しかし、当初この技術が開発されたときにできると思っていなかったようなことができるようになった現在、多くの人が驚きを隠さずにはいられません。

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文章を翻訳する作業は簡単なことではありません。実際のところ、とても難しいというのが事実です。翻訳中、ある言語がその読者に理解されるべき言語に変換されるためには大きな変貌を遂げる必要があります...これには間違いなく、翻訳者がプロジェクトを完了するための高い精密性と正確性を求められます。

新しく翻訳されたテキストは、それが完全に異なるトーン、声、そしてもちろん言語で書かれていたとわかっていたとしても、その言語で書かれたことを読者に納得させるぐらい自然である必要性があります。

したがって、翻訳の舞台裏では、ある言語から別の言語に翻訳するとき、取り巻くあらゆる文化的背景の要素を考慮に入れながら、文書化できるような、文化的に敏感かつ繊細な翻訳者が必要となります。翻訳を完成させるには、表現、スラング、さらにはアクセントなどの要素を考慮に入れられなければならないのです。

In order to talk about Translation Service Providers, you must first know what the job is all about.

Translation Service Providers (TSP) have been around for several years now, they are sometimes referred to as Translation Agencies that offer their translation services to clients. Sometimes they also offer other related jobs such as interpretation or localization or even social coaching solutions, it all depends on the company and what their client population is.

When an individual is Translating they are creating a process of ‘searching’ the words of one text in any particular language and turn it into a text in any other particular language. Everything can be translated, from books to magazines or even Search Engine marketing adds, if there is a word then it can also be translated.

A lot of times the Translation Service Providers also offer something called ‘’Localization’’. This is when their translation services are defined by the nuances of a particular nation, group, cultural background or geographical area. For example, if Translating into French, the Translation Service Provider will focus on where the language is spoken and the overall context of the piece in order to produce an accurate translation and localization.

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