機械翻訳 教具としての機械翻訳の使用

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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)』 (2022/04/07 08:19 UTC 版)

教具としての機械翻訳の使用

機械翻訳の正確さに関してはいろいろと懸念されてきたが、マンチェスター大学のアナ・ニーノ博士は教室で機械翻訳を利用することの利点のいくつかを調査研究した。そのような教育上の方法の一つは「悪い見本としての機械翻訳 (MT as Bad Model) 」と呼ばれる[16]

悪い見本としての機械翻訳は言語学習者に矛盾した言葉や訳文の不正確な側面を同一視することを強制する。逆に個人は(期待をもって)言語をよりしっかりと把握するものである。ニーノ博士はこの教具が1980年代後半に実現したことを引用する。さまざまな学期の終わりに、ニーノ博士は悪い見本としての機械翻訳だけでなくその他の諸モデルも使ったことのある学生から得られた調査結果を入手することができた。圧倒的に、学生は自らの目標言語英語版において、理解力と語彙の検索が改善され、信頼が増したことに気付いたようであった[16]

著作権

著作権の保護を受けるのは独創的著作物のみであり、機械翻訳には創作性がないため、機械翻訳の結果には著作権の保護を受ける権利が与えられないと一般的に考えられている[17]。またそのように主張する学者もいる[18]。問題となっている著作権は二次的著作物(英: derivative work)についてである。原語で執筆された原著作物(英: original work)の著者[訳注 1]は作品が翻訳されたときに権利を失うことはなく、翻訳者は翻訳物を出版するには許可を得なければならない。

脚注

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関連項目


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” (日本語). Car Watch. 2021年4月15日閲覧。
  8. ^ https://gendai.ismedia.jp/articles/-/55237
  9. ^ https://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx
  10. ^ https://gendai.ismedia.jp/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』
  15. ^ SDL Machine Translation”. 2020年9月26日閲覧。
  16. ^ 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.
  17. ^ 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。”
  18. ^ Machine Translation: No Copyright On The Result?”. SEO Translator, citing Zimbabwe Independent. 2012年11月24日閲覧。





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