豊田講堂の見どころ」いまさら聞けない。言って統計ベースの機械翻訳があって、その前身にはルールベースという機械翻訳の方式があったわけですよね。それぞれの違いはどこにあって、なぜニューラルになってブレークスルーがあったのかという話が読者も興味があるのかなと思うんですが。中岩:厳密に言うと微妙なんですけれども、よく言われるのは機械翻訳の教科書的な歴史で言うと最初にルールベース翻訳があって、人間が作ったルール、具体的には翻訳ルールだったり、対訳辞書だったりというのを使って、それを計算処理によってそれぞれのルールを試しながらそして訳語を決めていくというのがルールベース翻訳というものです。その一番大きい特徴は、ある意味辞書を入れればその訳が出る、そのルールを入れればそのルールに基づく訳が出るということで、結果に対する理由付けがクリアなので、訳語の品質を改善するときにはたとえば辞書を追加すればいいとかルールが問題だというのがすぐにわかるわけです。分野向けの辞書だとかルールとかをまた作らないといけない。ところが、そういうルールは専門家でないと作れないので、分野を広げたり、ある特定の分野の性能を上げようとしたりするときに、それなりのコストがかかるという問題があります。あと、やはりルールを作ると言っても人間がある程度想像しながら作っていくので訳自体が悪くはないんだけど、なんかぎこちない。いわゆる機械翻訳したような訳が出てくるというのが問題。それが最初のルールベース機械翻訳です。メンバーが始めたのが統計翻訳です。この方式の機械翻訳では、言語モデルと翻訳モデルという二つのモデルを活用します。サイトの日本語と英語とか、対訳データを使用するのが特徴です。単語の中のどの単語とどの単語が一緒に表れやすいかを統計的に処理します。いうものは、ある程度、単語と単語の組み合わせによって決まるわけで、いわゆる言葉としての自然性について単語を並べて検証するのが言語モデルです。ひとつは翻訳モデルです。ような「岸」という訳もあります。来た場合には「銀行」とする。した単語、語順、もしくは構造の翻訳に関する統計的な確率を計算して言語モデルと翻訳モデルの二つを使って翻訳を自動的に出力しますので、ルールベースとは違って対訳データさえあれば適応できるというメリットがあります。年前までは、統計翻訳がメインでした。様々なデータも世の中に出てきましたから、それらを使って統計翻訳でいろんなシステムを作りましょうと。オープンソースのリソースもたくさんあるので各社がある程度コツをつかめば、顧客向けのシステムを作ることができる。それが主流だったわけです。いえ、統計機械翻訳も単語と単語の並びのような局所的な統計量を使っているので全体を見たときに必ずしも最適な訳になっているかという点が保証されていない。統計的には保証されているものなんですけれども。実際に人間が読んだときにちょっと不自然だなというのがあるんですね。ある種単語の並びのパートを組み合わせて翻訳するわけです。ルールベースはそれを人間が作るレベルで組み合わせる。統計機械翻訳はその単語の組み合わせについて、統計量を使ってガチャガチャと合わせる。統計機械翻訳の場合は、対訳があるのでデータさえあれば作るほうは楽になったんですが、どうしても訳としての不自然性があって、特に日本語と英語のような語順が大きく違う言語間ではその語順の大きな違いをどうやってカバーするのかが問題になります。番目にきますけど、日本語だと最後にきますよね。先ほども話がありましたが、日本語には主語の省略などがあって、それをどうやって処理するのかというかなり難しい問題が残っていました。