スペイン語と英語とか、ヨーロッパ言語間ではもともと言語の構造が近いというのと、単語自体がヨーロッパ内で流通していて、たとえば英語とフランス語ではすごく似たような単語がたくさんありますよね。それに対して日本語と英語は完全にそういうプロセスを経てないわけで、若干外来語はありますけれども、構造にまでインパクトを与えるような近さはないのでそう意味では難しさがある。最後にニューラルネット機械翻訳ですね。ニューラルネット機械翻訳も、最初に対訳データが必要になるのは同じなのですが、その学習の過程がニューラルネット、いわゆるノードの活性度の情報の中に埋め込まれるわけです。ニューラルネットもいろんな方法がありますが、基本的には対訳入力文と翻訳された文の対訳データとの間にあるノードの活性度を学習させていく。翻訳させたい文を入力側(デコーダー)に入れると、その学習した活性度のネットワークを通すと訳が出るというアルゴリズムです。画像認識の世界でニューラルネットを使うとすると、最初は画素や、細かいドットの情報があるんですけど、だんだんニューラルネットの深くに行くとたとえば顔の画像だとかしっぽの画像だとかが理解できるようになり、最終的には猫を認識するようになったりする。メタな意味の情報になる。それと同じようなことが翻訳過程の中でも起こっていることが想像できますが、その結果として、意味的な情報みたいなものが出るわけです。あとニューラルネット機械翻訳の特徴として、つぎはぎだらけの統計翻訳に対して、単語の訳し方だとか語順だとか単語の流れみたいなものをニューラルネット活性度の中に組み込んでそれで翻訳させるので、出力した文章の自然性は格段に上がっています。訳が自然な分、安心して読んでると「あれ?違うな」というのがある。同じ単語が複数連続していたりとか、明らかに統計翻訳とは違う変な置き換えが起きていたりして、それらはニューラル翻訳ならではの問題として認識されています。森口:うっかりすると完全に違う単語が入っていたり、本来だったら訳さないといけない部分が抜けちゃってたり、繰り返し似たような単語を吐きだし続ける挙動もあると聞いています。中岩:そういうところです。今までの統計翻訳とは違う付き合い方をしないといけない。そのあたりがここ数年で熟成していくんだと思います。一応機械翻訳を利用するやり方に関しては、統計機械翻訳の時に一通り検証しています。ゼロからのスタートではないのでずっと普及は早いでしょうし、特になかなか性能が出てなかった言語対に関しては上がり幅というか、改善度が高いので、特に日本語がらみの翻訳をやっている人間にとってはすごくいいかなと思いますね。4この記事がお役に立ったらシェアをお願いします!ツイートご不明な点がございましたらお気軽にお問い合わせください。機械翻訳ソリューション機械翻訳でできること、できないこと。できるソリューションを解説いたします。(全14ページ)資料の構成は以下のようになっております。機械翻訳エンジンのご紹介KIだから提供可能なソリューション競合他社様および個人翻訳者の方々からの資料請求はお断りすることがございます。ご了承の程をよろしくお願い申し上げます。@KawamuraIntlご不明な点がございましたらお気軽にお問い合わせください。それぞれの特徴や違いを紹介します。Reserved.この内容で送信します。よろしいですか?キャンセル。