Tiroshデュアルラーニングと深層ニューラルネットワークの登場によって機械翻訳は飛躍的な進歩を遂げました。実際Microsoftは今年初めに2,000文からなるテキストを使ったテストで機械翻訳が人間並みの正確さを獲得したと発表しました。このような大胆な発表にもかかわらず、商用の機械翻訳は未だに完成していません。機械翻訳は相変わらず文法的に疑わしい部分や不正確な部分が散見され、厄介なローカライズの問題を考慮できる段階には到底達していません。機械翻訳の進歩Microsoftによれば、機械翻訳の改善に役立ったのはデリバレーション・ネットワーク、ジョイント・トレーニング、そして合意の規則化です。デリバレーション・ネットワークとは機械が自らの作業を確認・改善する手法、合意の規則化とはより自然な言語パターンを生成するために翻訳する文章の前後を読む手法をいいます。現在のトレンドは「人間の翻訳のやり方をどのようにまねるか」ではなく、「人間の翻訳した成果物をどのようにまねるか」に移行しています。人間がすべての文章を後ろから読むことはありませんが、この読み方で機械翻訳の精度が向上するのなら積極的に採用して人間翻訳に近づけようという考え方です。言語学者やテクノロジーの専門家は1950年代以降機械翻訳の完成を夢見てきましたが、その進歩は期待ほどではなく、控えめにいってもローカライズを考慮する段階には遠く及びません。(最近の進歩は目を見張るものがありますが、それでもすぐに実現することはないでしょう)、人間のように文脈を考慮した翻訳はできません。(if)」に至るまですべてを考慮して行われます。これは文章のターゲット層についての幅広い知識と言葉遣いや語句に対する鋭い感覚が求められる高度なサービスです。翻訳業界に与える影響このような現実を考えると、翻訳産業が近い将来消えてなくなることはあり得ません。ローカライズも行える翻訳者には次から次に需要があります。翻訳産業は機械翻訳の登場以来変化し続け、翻訳代理店やフリーランスの翻訳者は新たなニーズに応えるサービスを提供し続けています。機械翻訳された文章の校正サービスはこの一つの例です。多数に上り、機械翻訳の校正の需要は急増しています。(機械翻訳の品質次第ですが)、コスト削減につながる新たな翻訳モデルになる可能性を秘めています。同じように、機械翻訳されたテキストがターゲットに適しているかどうかを確認・修正する機械翻訳のローカライズもコスト削減に役立ちます。機械翻訳の成長と企業のニーズの変化に合わせて、翻訳者が提供するサービスも変わっています。機械と人間が融合したこのハイブリッドなサービスは今後もますます求められるに違いありません。あなたの意見を教えてください。通知を受け取る購読して、トメデスからすべての最新の更新を受信します。何かありましたらお知らせください。