オンライン翻訳とは 工業 科学技術 技術翻訳／取扱説明書制作
2020年6月2日（火）11：40 流山市 曇り 24℃ 南南東の風9km/h 湿度:78%
早くも半年経過。2020年。
良く耳にするオンライン翻訳。
内容を見てみましょう。
オンライン翻訳は、機械翻訳とも言われます。
1930年代から開発が始まっています。
機械翻訳の転機は、Georgetown大学とIBMの共同実験と言われています。
関心が高まった理由の一つは1954年という時期です。
アメリカ―ソ連の冷戦中です。
共同実験では、IBM 701コンピュータを使用して、その場での瞬時的な翻訳を提供しました。
この実験ではロシア語で60文が英語に訳され、機械翻訳への関心を高めたひとつの
大きな出来事とされています。
■オンライン翻訳とは
オンライン翻訳サービスとは、
インターネットを通してWebブラウザ上で日本語から英語や中国語、スペイン語、
フランス語といった多言語、もしくはその逆方向の翻訳をするサービスのことです。
主なオンライン翻訳サービスには、Googleや Infoseek（インフォシーク）、
Exciteなどが挙げられます。
ブラウザを立ち上げて翻訳したいテキストを入力すれば、その場で自動的に多言語に
変換してくれるというサービスです。
無料で利用することができ、翻訳にかかる時間と費用をおさえつつ、
さまざまな言語に対応できます。
メール、箇条書きなど短文の翻訳には比較的有効です。
また、オンライン翻訳サービスの中には、Webブラウザで行うだけではなく、
特定のアプリによってサービスを提供しているものもあります。
■オンライン翻訳の仕組み
〇ルールベース型（RMT） 1950年代～
ルールベース機械翻訳（RMT）はRule Based Machine Translationの略で、
言語が持つルールに従ってテキスト内容を分析し出力する方法です。
このルールとは、言語ごとの文法のことを指します。
文法をデータベースに登録し、
そのデータをもとに翻訳文を作り上げていきます。
データベースに多言語の文法を記録させることで そのデータが蓄積されていき、
あらゆる言語を的確に翻訳することができるのです。
言語それぞれの文法を分析しながら、単語を切り分ける機能に優れており、
「原文と翻訳内容が違う」ということも少ないと言われています。
ただし、専門性の高い内容や、長文テキスト翻訳の精度はやや劣るほか、
口語的な文章には対応が難しいという弱点もあります。
〇統計ベース型（SMT） 1990年代～
統計的機械翻訳（SMT）はStatistical Base Machine Translationの略で、
コンピュータに学習用の対訳データを覚えさせ、原文と訳文を使いながら翻訳します。
統計モデルを学習させることによって、精度の高い翻訳ができました。
上記で紹介したルールベース機械翻訳の弱点をカバーできることから注目を集めました。
〇ニューラルネットワーク（NMT） 2014年～
Neural Machine Translationの略です。
google社も取り入れて精度が向上したと言われる最新の技術です。
いわゆるディープラーニング技術ですね。
NMTの翻訳実行プログラムを動かすためには、事前に翻訳モデルを作成しておく必要があります。
画像認識や音声認識などのAI（人工知能）技術と同じく、
NMTは大量のサンプルからの学習によって作成されます．
NMTでは、意味が同じ英文と日本文のペアをサンプルとして用います．
英語から日本語への対訳文を数十万〜数千万ペア用意し、
それらをニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）に学習させます。
そうして作成された翻訳モデルを翻訳実行プログラムに設定してプログラムを実行すると、
サンプルにない英文であっても日本文に翻訳して出力できるようになります．
■その他
用例ベースの機械翻訳（Example-Based Machine Translation）もあります。
政府が機械翻訳に非常に興味を持っている国が1つありました。
それは日本でした。
これは、英語を話す人が少ないということから生じた需要でした。
この新しいシステムは、1984年に京都大学の長尾誠氏によって開発されました。
これ以上深い話は眠くなるので、止めておきましょう。
【英語で一言】
「ものすごく疲れた」 I’m dead on my feet.
dead on one’s feetで「くたくたになる」という意味の口語です。
15:00 ジョギング終了 暑い
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