12:03これから翻訳業界では、機械翻訳の発展に伴い、新しい職種が生まれそうですね。コーパス管理者(仮)や、機械翻訳メンター(仮)とか。入っているデータの管理をする。機械翻訳メンター・・・機械翻訳の精度を向上させるため、機械翻訳の訳文をチェックして、改善点を見つける。いずれも上級翻訳者の仕事ですけどね。勝手にそういう職業を自分で作って、人にやってもらうこともできます。なるというよりは、そうするということです。コラボレーション企画】「機械翻訳の活用と、生産性の向上~生産性を上げるために本当に必要なこと~」のセミナー参加&商談のために、日帰りで東京に行ってまいりました。会場は満員(200名くらい)。最後に質疑応答の時間が30分間ありました。どのようなものか、およびその導入をやめた理由」を質問しました。午後からは東京駅周辺で商談だったので、セミナー終了後すぐトンボ返り。04:37描けました!ちなみにこれを算出するための計算式がこちら。(まだまだ下に続きます。この3倍くらいあります)てか、この数式ヤベェだろ。ちなみにこれは私が作ったのではなく、こちらのサイトです(無料)。『お金の流れているところ』を掘る。06:43お金の流れは、水の流れに例えられると思います。「努力は報われる」と言いますが、それは正しい場所で正しい方向で努力した場合です。水は出てこないですよね?ただ問題は、初心者には水が流れているところがどこかわからないということです。世の中にはそれを悪用して儲ける人(詐欺等)もいます。水の流れを見つけたら、なるべく上流に行くことです。上流の方にいる人たちがおいしいところを取った後の水しか流れてこないからです。Dillinger氏のまとめがすごく長くなったので、やむを得ず2つに分けますね。Dillinger氏のご講演のまとめです。午前中はホテルでゆっくりと過ごしました。JTFワークショップには特別に同時通訳が付いてました。(通訳のレベル高かった!)聴講者は100名程度。1技術レクチュア(NICT・内山将夫氏)ニューラル自動翻訳(NMT)(←注:内山氏は自動翻訳という言い方をされています)は、コーパスに基づく自動翻訳技術(コーパスベースMT)の最新パラダイムであり、マトリクス(行列)演算が非常に速いそうです。mechanism)付きの「系列から系列への学習」と、GPUによる高速計算で、以前と同じ点は、人間による評価が必要であることと、大規模対訳コーパスが必要なことです。翻訳精度とコーパスサイズの関係は、コーパスが大きいほどNMTはSMTより高精度になり、その分岐点は100万文だそうです。コーパス→みんなで協力!NMTではアダプテーションが効果的であり、まず汎用NMTを訓練+分野コーパスで汎用NMTを追加訓練するといいそうです。高精度MTにはカスタマイズが必要だそうです(固有名詞など)。人間による評価(人間がどのように感じるか)がMTの研究開発に必須だそうです。うちどれが一番利益になるかが重要だそうです。内山氏は「翻訳バンク」への協力を呼びかけられ、「みんなで世界一の自動翻訳を作りましょう」と講演を締めくくられました。(ちなみに翻訳バンクへデータ提供しても、汎用NMTを提供したデータでアダプテーションするため、差別化が可能だそうです。Dillinger氏は現在はLinkedIn社のMT部門のマネージャー(MTエンジニア的なこともやる)ですが、元通訳者/翻訳者だそうです。一説によれば、機械翻訳は2024年までにバイリンガル(ただし翻訳者ではない)レベル、2032年までに翻訳者レベルになるということです。人間翻訳の二択ではなく、そのハイブリッドの翻訳を提言されました。人間翻訳者にできて、機械翻訳にできないことをさらに掘り下げます。逆に人間翻訳者ができないことの例:・数千件の翻訳例を確認する・休憩せずに翻訳する・複数の文の種類、文書の種類、プロジェクトの種類をの処理をはるかに良くする・プロジェクトの特定のステップで効果的に作業する・・・さすが元通訳者/翻訳者。いう具体例は生粋のMTエンジニアには思いつかないんだよね。独自のツールを構築するためにベンダーと協力することです。人間翻訳・・・precision(精密さ、例えるならブラシ)機械翻訳・・・coverage(処理量、例えるならローラー)を出されていました。翻訳案件ごとにプロセスを分析し、どの道具が最適かを見極めることです。20:31平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。お盆期間中、当方は通常営業です。Summitの4日目(21日分)です。※1年近く前の話だということをご承知おきください。Dilinger氏は、JTF翻訳祭2018でも招待講演されるので、おさらいとして丁度いい機会かもね。Translationについての講義。NICTはVoiceTraというスマホアプリを所持。富士通は、医療分野のウェアラブル型ハンズフリー音声翻訳端末を9/19に発表(東大病院とNICTと共同で臨床試験を実施した)。隅田氏はTexTraについても触れ、「ユーザ辞書がvitalである」と述べられました。dataが重視されているそうです。webに出ている翻訳はわずか20%であり、出ていない翻訳が80%を占めるらしいです。そこで、オール・ジャパン体制で翻訳データを集積する「翻訳バンク」を呼びかけられていました。persons(機械翻訳は平均的な日本人を上回ってきている)と述べられました。自動翻訳を『育てながら活用する』ことを説かれていました。NICTが開発中の同通システムは、word-to-wordではなく、chunk-to-chunkだそうです。Castilho氏ら)同氏らは、4つの言語ペア(ドイツ、ギリシア語、ポルトガル語、ロシア語。日本語なし)におけるPBSMTとNMTの比較評価を報告しました。試験にはPETインタフェースを使用し、自動評価だけではなく、人(プロ翻訳者)による妥当性・流暢性、エラー種類のマークアップ、ポストエディットの(技術的および時間的)作業のランキングを含めた様々なメトリックを使用し、教育分野の翻訳結果をPBSMTとNMTで比較しました。結果は比較によりランク付けされ、全言語ペア、文章、および分節の長さについて、NMTが優れていることが示されました。流暢さの認識が改善され、語順エラーはNMTの方がより少なかったそうです。Forcada氏ら)MTのポストエディットに必要な作業量を予測する方法は、MTを翻訳業界でより役立つものにするために有望であると考えられます。様々な方法が提案されてきており、その機能とパラメータの数はますます増加し、複雑になってきていますが、問題は解決には程遠いです。ここでは、作業量の指標としてポストエディットにかかる時間に注目し、一歩退いてデータの一般的特性に基づくパラメータが1つの(非常に単純で解釈が容易である)estimatorのパフォーマンスを分析しました。分析は以下について行いました:(a)トレーニングセットで測定したポストエディット時間の重みの平均値(※「重み」とは、新しいセグメントとトレーニングデータ間の修正距離の指数関数)(b)セグメントの長さの一次関数としてのポストエディット時間(c)原文と訳文の統計的言語モデルこれらの単純なestimatorは、強固なベースラインを上回り、驚くべきことにより複雑なestimator(パラメータ数が多く、豊富な機能を組み合わせているもの)に匹敵しました。このことにより、ポストエディットの作業量のpredictorを構築するには、盲目的に洗練された機械学習アプローチを試みる前にまず単純で直感的で解釈可能なモデルを検討し、新しい機能を追加して徐々に複雑にすることによって、段階的に改善すべきであることが示唆されました。Schaeffer氏ら)本試験では、全文翻訳とポストエディットの読み(インプット)と書き(アウトプット)の協調について調査を行いました。目の動きを記録したデータとキーを記録したデータを読み書きの最小単位に分割し、ポストエディットと全文翻訳のプロセスをマルコフモデルとしてモデル化しました。翻訳者とポストエディターが原文または訳文を読むのに費やした時間によって、継続的に文字を打っている確率を高い精度で予測することができます。文字を打っている確率は、原文と訳文で意味と構文の性質がどの程度似ているかによっても決定されることが示されました。自由行動(希望者がポスターの前に行くと、ポスター作成者がポスターの前に待機しており、説明してくれる)。Practitioners」にお邪魔させていただきました。Workshop」の事前課題の提出でやりとりしていた方だったので、実物に会えた―!て感じでしたね。carefulに」という返答をいただきました。スペインでは英語能力が低い移民が機械翻訳を使い、問題になっているそうです。(機械翻訳を使うとしても、少なくともそれが正しいかどうか判断できるくらいの語学能力は必要なようです。Dakwale氏ら)ニューラル機械翻訳は最近提案されている方法で、従来の機械翻訳の方法に匹敵する結果が示されてきています。他のニューラルネットワークベースの方法と同様に、NMTはトレーニングデータが少ないドメインについては性能が低いという欠点もあります。ドメイン適応は、新しいドメインからのテストインスタンス上の大規模な汎用ドメインデータに訓練されたモデルの性能を向上させます。Fine-tuning(転移学習)は、NMTを含む様々なニューラルネットワークベースのタスクで実質的に改善を実証してきている、迅速かつ単純なドメイン適応方法です。それは汎用ドメインまたは原文ドメインのテスト文の性能が急激に低下するため、リアルタイム・アプリケーションでは好ましくありません。この急激な低下に対処するため、転移学習に2つの単純な変更を提案します。枠組みに基づく多目的学習と多出力学習です。英語→ドイツ語の翻訳の実験では、この方法では訳文ドメインのタスクの単純な転移学習に匹敵する結果が示され、汎用ドメインのタスクの損失も比較的少なかったです。Etchegoyhen氏ら)ここでは、in-domainコーパスとout-of-domainコーパス間で計算された相対度に基づいて、機械翻訳のドメイン適応を目的とするデータ選択方法を記述します。我々の方法は交差エントロピーの差に基づく最先端の方法と比較して、様々なデータスライスから作成されたモデルで、データスパースネスの減少およびBLEUスコアについて大幅に優れていました。匹敵する結果を示しました。out-of-domainのデータセットで未知語を取り出すための新しい方法も提示され、主要ドメインとの類似性が相対度によって決定される文を重み付けするために使用する場合、全体で最良のモデルとなりました。portable)ものです。Distillation(「知識の蒸留」)は機械学習用語ですね。09:54自分の翻訳の単価は、どうやって決めればいいのだろうか。商売である以上、ある程度は相場というものが存在する。自分の翻訳を過大評価してしまったり、逆に過小評価してしまったりしがちである。私のオススメとしては、1セミナーに出かけ、レベルの高い質問をしている人に話しかけて単価を聞く2飲み会などの会話から、他の翻訳者の単価を推測するそして、3自分の翻訳が全体から見てどのレベルかを知ることである。「Aさんが〇〇円、Bさんが●●円なら、自分は△△円くらいかな」と自分の翻訳の市場価値を推測していくのである。13:16機械学習本が3冊届きました。届いたばかりで、全然読んでいないのですが、ざっと紹介しときますね。1が良かったので、続きを購入。今回は自然言語処理に特化されており、機械翻訳の仕組み(ベクトル、word2vec、RNN、LSTM、Attentionなど)について説明されています。実装しながら学ぶタイプの本です。阪大の荒瀬由紀先生に薦めていただいたので、購入。ちなみに著者の1人の海野氏は、Chainerの生みの親らしいです。著者は「独学プログラマー」で、この本は著者が独学でゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれたらしいです。プログラミングも翻訳と同じで、勉強の仕方は「人それぞれ」なのかもしれませんが、1つ見本となるフレームワークがあるのと、全くないところから自力で全部やるのは全然違います。見た感じ、書いてあることそのままやれば良さそう。「andの左右に与えられた式がTrueと評価される場合にTrueを返します。」です♪(翻訳実務は徐々に人に任せる感じで。☆AAMT会員☆フリーランスの英語翻訳者兼翻訳エージェント。社内翻訳者として勤務経験あり。個人事業主ながら世界的医療機器メーカーや国公立大学とも直接取引中。文系のド素人ながらNMTエンジンを開発中!(⋈◍>◡<◍)。✧♡HPはこちら→http://edge-translation.jp※現在は個人事業主です。Word/Excel/PowerPoint(2013)☆最近の活動☆2020/3/16~19:言語処理学会第26回年次大会(NLP2020)のシルバースポンサーになりました。Session3を受講しました。2019/3/12~15:言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)のシルバースポンサーになりました。完全ガイドブック』に寄稿しました。2018/9/14:JTFジャーナル2018年9月/10月号(No.297)に寄稿しました。大阪の広報・スポンサーを担当しました。2018年4月号』に寄稿しました。2017/11/30:JTF翻訳祭2017のミニ講演会で登壇しました。現時点の到達点と今後の課題」お問い合わせ・お見積もりは、上記ホームページ内、もしくは下記のメールフォームで承っております。(12/16)12月。(12/24)ローズ三浦:海外の翻訳会社(新規)からの入金が遅れている件。