機械翻訳とは? わかりやすく解説

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きかい‐ほんやく【機械翻訳】

読み方:きかいほんやく

コンピューター利用して、ある言語を他の言語自動的に翻訳すること。自動翻訳


機械翻訳

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/03/15 06:16 UTC 版)

機械翻訳(きかいほんやく、: machine translation)とは、ある自然言語を別の自然言語に翻訳する変換を、コンピュータを利用して全て(ないし、可能な限り全て)自動的に行おうとするものである。


注釈

  1. ^ 日本語には、初出版と書籍版は同題に訳されるのだが、原題では A Mathematical Theory of Communication The Mathematical Theory of Communication という僅かだが深遠な違いがある。

訳注

  1. ^ または作者

出典

  1. ^ たとえばCuuturat; Leau. Histoire de la langue universelle ; Guérard. A Short History ; Cohen. On the Project of a Universal Character を参照。
  2. ^ 浜口, 稔 (1993-4-30). 英仏普遍言語計画. 工作舎. p. 70-71. ISBN 4-87502-214-X. "普遍的文字の構築という初期の試みに言及するときは、1629年11月デカルトがメルセンヌに宛てた手紙から始まる、というのが通り相場となっている。[1]しかし、この問題への関心を最初に誘発した多くの要因を吟味してみると、ある種の共通の書字という着想は明らかに、ずっと以前から比較的なじみ深いものになっていたようである。…フランシス・ベイコンは、1605年出版の学問の進歩についてのなかで、そのような真正の文字の体系は便利であると述べていた" , Knowlson, James. UNIVERSAL LANGUAGE SCHEMES IN ENGLAND AND FRANCE 1600-1800 より翻訳。
  3. ^ http://museum.ipsj.or.jp/heritage/KT-1.html
  4. ^ http://museum.ipsj.or.jp/computer/dawn/0027.html
  5. ^ a b c 中澤敏明、「機械翻訳の新しいパラダイム:ニューラル機械翻訳の原理」『情報管理』 2017-2018年 60巻 5号 p.299-306, doi:10.1241/johokanri.60.299, 科学技術振興機構
  6. ^ 日本経済新聞 2021.1.11朝刊9面
  7. ^ a b 株式会社インプレス (2021年4月14日). “NVIDIA ジェンスン・フアンCEO、対話型AIサービス「Jarvis」で「じゃんがらラーメン」を探すデモ”. Car Watch. 2021年4月15日閲覧。
  8. ^ https://gendai.media/articles/-/55237
  9. ^ https://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx
  10. ^ https://gendai.media/articles/-/55237?page=2
  11. ^ 3-F ニューラル機械翻訳は翻訳プロセスをどう変えていくか-最近の機械翻訳技術と利用に関する動向- | JTFジャーナルWeb版 | 一般社団法人日本翻訳連盟 機関誌
  12. ^ S. Ravi and K. Knight (2011). “Deciphering Foreign Language”. Proc. ACL. 
  13. ^ 著作権審議会第9小委員会(コンピュータ創作物関係)報告書 | 著作権審議会/文化審議会分科会報告 | 著作権データベース | 公益社団法人著作権情報センター CRIC”. www.cric.or.jp. 2020年7月28日閲覧。 “機械翻訳とは、人間の援助の下で、コンピュータが行う翻訳である。なお、電子辞書をコンピュータに備え、辞書引きをコンピュータに行わせつつ、人間が行う翻訳は、コンピュータ支援翻訳といわれ、機械翻訳とは区別される。”
  14. ^ 成田一『パソコン翻訳の世界』1997年
  15. ^ エキサイト翻訳がサービス終了へ、22年間の歴史にネット「一つの時代が終わった」 | マイナビニュース
  16. ^ 「DeepL」の驚くほど自然な翻訳に迫る。失敗しない使い方 - Impress Watch
  17. ^ Google翻訳を超えた? 新しい翻訳サービス「DeepL」がその精度の高さで話題に【やじうまWatch】 - INTERNET Watch
  18. ^ 無料で“Google 翻訳”より高精度! “みらい翻訳”のお試し翻訳が便利 - やじうまの杜 - 窓の杜
  19. ^ SDL Machine Translation”. 2020年9月26日閲覧。
  20. ^ a b Nino,Ana. "Machine Translation in Foreign Language Learning: Language Learners's and Tutor's Perceptions of Its Advantages and Disadvantages" ReCALL: the Journal of EUROCALL 21.2 (May 2009) 241-258.
  21. ^ 著作権審議会第9小委員会(コンピュータ創作物関係)報告書 | 著作権審議会/文化審議会分科会報告 | 著作権データベース | 公益社団法人著作権情報センター CRIC”. www.cric.or.jp. 公益社団法人著作権情報センター. 2020年7月28日閲覧。 “現在の機械翻訳システムにおいては、二次的著作物と評価されるに足る翻訳物を作成するためには、前編集や後編集などの形で一般に何らかの人の創作的寄与が必要であり、特に文芸的な著作物については、コンピュータ・グラフィックスと同様、最終的には人の感性に訴えかけるものであるため、少なくとも近い将来においてこの状況が変わることはないと考えられる。 なお、学術的な分野などでは、例えば外国語の技術的な文章の大意を大ざっぱに把握するために、原文を機械的に入力し得られた結果を、多少の誤りや読みにくさはあってもそのまま利用するといった利用法が考えられる。現在のところ、このような翻訳物は一般に二次的著作物と評価することはできないと考えるが、今後の技術の動向等によっては将来の検討課題となると考えられる。”
  22. ^ Machine Translation: No Copyright On The Result?”. SEO Translator, citing Zimbabwe Independent. 2012年11月24日閲覧。



機械翻訳

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/14 09:10 UTC 版)

多言語サイト」の記事における「機械翻訳」の解説

機械翻訳の精度特定言語間ではかなり向上しており、英仏日韓自動翻訳などではほぼ実用化の域に達している。とはいえ完全な機械化不可能で、両言語精通した翻訳者修正不可欠である現状では翻訳スピードアップのために用いられることが多い。なお、日本語と英語のように言語間の関係が遠い場合自動翻訳実用化の域には程遠い状態にある。

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機械翻訳

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/09/06 11:38 UTC 版)

中間言語」の記事における「機械翻訳」の解説

統計的機械翻訳英語版)は言語Aから言語Bへの翻訳言語A・Bのパラレルコーパス(英語版)を利用するが、パラレルコーパスは任意言語全ての対には存在しないため任意言語翻訳では使えない中間言語Pは2つ言語繋ぎ言語A・Bと中間言語Pのパラレルコーパスを使うことで任意言語翻訳実現する中間言語用いた翻訳は、異なコーパス転記するため厳密な情報保存において問題を抱えることがある。AからBへ翻訳用い2つのパラレルコーパス(A-P・P-B)は必然的に言語情報欠損起きる。ルールベース機械翻訳(英語版)は統計情報依存せず情報欠損削減助力するルールベース機械翻訳はA-P翻訳P-B翻訳一定のルールに従って翻訳する。 機械翻訳では3つの基礎的な手法翻訳利用される1つはトライアングレーション、A-P・P-Bフレーズの相関性焦点を当てる1つトランスファー英語版)、全てのセンテンスをAからPに翻訳、PからBに翻訳する1つシンセシス翻訳システムコーパス構築する。トライアングレーション手法は、A-Bのフレーズテーブルを構築するためのA-P・P-B相対語彙重み計算するトランスファー手法は、トライアングレーションのような重み計算なくAからP、PからBへの単純な直意翻訳をする。シンセシス手法は、既存のAコーパス使って自身のシステム改善するためのコーパス構築役立てる統計的機械翻訳においてトライアングレーション手法トランスファー手法単純比較すると、トライアングレーション手法トランスファー手法より適切な翻訳結果得られる見なされている。 3つの中間言語翻訳手法統計的機械翻訳役立つが、シンセシス手法ルールベース機械翻訳では適切ではなく、期待通り性能発揮しない。統計的機械翻訳ルールベース機械翻訳は一長一短であり、両翻訳システムハイブリッド翻訳どちらかのみを使用した翻訳システムより良い翻訳結果得られる

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機械翻訳

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/09/11 04:14 UTC 版)

ウォーレン・ウィーバー」の記事における「機械翻訳」の解説

人間使う言語から言語コンピュータ使って文書翻訳する可能性について言及したのはウィーバー世界初と言われている。それは、1947年3月サイバネティックス先駆者ノーバート・ウィーナーの手の中でのことである。その後2年間、ロックフェラー財団同僚たちとそのアイデア詳細化進めた。その成果ニューメキシコ州カールズバッド1949年7月書いた覚え書きにまとめ、そのタイトル単純に "Translation" とした。 これは機械翻訳の初期の最重要出版物と言われ多くの人々コンピュータ何ができるのか全く考えていない時代目標手法定式化し、アメリカでの研究始ま直接的な端緒開き、さらにそれが世界中で研究広がっていった。ウィーバー覚え書き影響大きさは、その中数学コンピュータについて専門知識深さだけにあるのではなくウィーバーアメリカ政府機関政策決定者らと近い立にあったことが関係している。 ウィーバー覚え書きは、限界のある単純な逐語的手法ではなく、より有益な手法示唆していた。彼は4つ提案をしている。それは、同義語問題は前後文脈調べることで解決できるかもしれないということ言語には論理的要素があると見なせること、暗号学手法適用可能かもしれないこと、言語普遍性存在するかもしれないこと、である。 覚え書き最後でウィーバー4番目の提案一部として機械翻訳の文書としては最も有名なメタファー自身の信念表明している。 共通の基礎の上にそれぞれ別個の高い塔が複数あり、それぞれに人が住んでいるとしよう。彼らが互いに対話しようとする場合それぞれの塔から周囲向かって声を張り上げるだろう。しかし音では最も近い塔に届くのも難しく対話遅々として進まない。しかし、塔から降りて外に出れば大きな基礎があり、全ての塔がその基礎の上にあることがわかる。こうして彼は同じように塔から降りてきた人々有意義な対話簡単にできるうになる

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機械翻訳

出典:『Wiktionary』 (2021/06/20 04:19 UTC 版)

名詞

(きかいほんやく)

  1. コンピュータによる翻訳

語源

関連語

翻訳


「機械翻訳」の例文・使い方・用例・文例

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