最先端の無料翻訳エンジン「ＤｅｅｐＬ」（ＡＥＲＡ2020年7月27日増大号）
（最終チェック・修正日 2020年07月25日）
今日は仕事が終わってから、すぐに駅近くのセブンイレブンに向かい、本日発売のＡＥＲＡを購入した。
機械翻訳のＤｅｅｐＬに関する記事が載っているからだ。
publications.asahi.com/ecs/detail/
【追記（７月２５日）：
記事の抜粋が dot.asahi.com に掲載されている。
dot.asahi.com/aera/2020072100026.html
dot.asahi.com/aera/2020072100060.html】
最先端の無料翻訳エンジン「ＤｅｅｐＬ」
グーグル超えた流暢さ
一般向けの記事なので、翻訳者にとっては物足りない気もするが、関西大学の山田優教授が評価をしているので参考になるだろう。
正確さと流暢さを両立するということで、ニューラル機械翻訳に対する期待が高まっているが、「人間が犯しずらいミス」をすることも書いているので、機械翻訳礼賛でもなく、アンチ機械翻訳でもない、ある程度バランスの取れた記事だと思う。
文法や語彙力ならば TOEIC 950点程度の能力と高評価なのに、人間の常識ではあり得ない誤訳をするという、二面性についても説明している。
以前も「英語教育」の記事紹介でも書いたように、人間の常識をすべて機械に教えることは不可能である。
加えて、主語と目的語が入れ替わることもあるため、機械翻訳の出力が正しいかどうかを、最終的には文意を理解している人間が判定しなければならない。
山田教授によれば、「……最終チェックができる人間と組み合わせればものすごい速さで正しい情報を出すことができるはずです」とのことだ。
ポストエディットという言葉は出てこないが、これからの翻訳者の働き方の１つとして定着するかもしれない。
そして、次のようにも指摘している。
「……機械翻訳が日常的に使われる社会になりつつあるいま、ユーザーの側にも基本的な言語リテラシーがこれまで以上に必要になってくると思います」と。
全員に求めることはないが、英語だけではなくマイナー言語も含めて、これまでの翻訳者養成に加えて、機械翻訳の出力を判定できる人材の養成を真剣に考える必要があるのではないか。
旧帝大でもグローバル企業でも、受験勉強では頑張ったのだろうが、英語論文を読めない人はいた。
単語の意味を１つずつ辞書で調べることはできても、逆の意味に誤解していたり、内容を要約できない人もいた。
読めないのだから英語論文を書くこともできない。
今後は、機械翻訳を利用して仕事のスピードアップをする人と、機械翻訳の出力を鵜呑みにするしかない人に分かれるのかもしれない。
以前も書いたが、日本人で翻訳人材を確保できない場合、例えば、ヨーロッパの大学で翻訳学修士を取った人材をスカウトすることになるかもしれない。
今日は仕事が終わってから、すぐに駅近くのセブンイレブンに向かい、本日発売のＡＥＲＡを購入した。
機械翻訳のＤｅｅｐＬに関する記事が載っているからだ。
publications.asahi.com/ecs/detail/
【追記（７月２５日）：
記事の抜粋が dot.asahi.com に掲載されている。
dot.asahi.com/aera/2020072100026.html
dot.asahi.com/aera/2020072100060.html】
最先端の無料翻訳エンジン「ＤｅｅｐＬ」
グーグル超えた流暢さ
一般向けの記事なので、翻訳者にとっては物足りない気もするが、関西大学の山田優教授が評価をしているので参考になるだろう。
正確さと流暢さを両立するということで、ニューラル機械翻訳に対する期待が高まっているが、「人間が犯しずらいミス」をすることも書いているので、機械翻訳礼賛でもなく、アンチ機械翻訳でもない、ある程度バランスの取れた記事だと思う。
文法や語彙力ならば TOEIC 950点程度の能力と高評価なのに、人間の常識ではあり得ない誤訳をするという、二面性についても説明している。
以前も「英語教育」の記事紹介でも書いたように、人間の常識をすべて機械に教えることは不可能である。
加えて、主語と目的語が入れ替わることもあるため、機械翻訳の出力が正しいかどうかを、最終的には文意を理解している人間が判定しなければならない。
山田教授によれば、「……最終チェックができる人間と組み合わせればものすごい速さで正しい情報を出すことができるはずです」とのことだ。
ポストエディットという言葉は出てこないが、これからの翻訳者の働き方の１つとして定着するかもしれない。
そして、次のようにも指摘している。
「……機械翻訳が日常的に使われる社会になりつつあるいま、ユーザーの側にも基本的な言語リテラシーがこれまで以上に必要になってくると思います」と。
全員に求めることはないが、英語だけではなくマイナー言語も含めて、これまでの翻訳者養成に加えて、機械翻訳の出力を判定できる人材の養成を真剣に考える必要があるのではないか。
旧帝大でもグローバル企業でも、受験勉強では頑張ったのだろうが、英語論文を読めない人はいた。
単語の意味を１つずつ辞書で調べることはできても、逆の意味に誤解していたり、内容を要約できない人もいた。
読めないのだから英語論文を書くこともできない。
今後は、機械翻訳を利用して仕事のスピードアップをする人と、機械翻訳の出力を鵜呑みにするしかない人に分かれるのかもしれない。
以前も書いたが、日本人で翻訳人材を確保できない場合、例えば、ヨーロッパの大学で翻訳学修士を取った人材をスカウトすることになるかもしれない。
