※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿のため、編集部の見解や意向と異なる場合があります。
また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。
また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。
前回のコラムでは従来型の言語ルールにもとづいた機械翻訳について書きましたが、今回は、改良されてきた段階の機械翻訳についてもう少し説明していきます。
辞書の延長上で意味は通じても、なんか怪しい感じがしていたルールベースの機械翻訳から、どうすれば人の翻訳に近づくことができたのでしょうか。
人も様々で、十人十色というように、文章を書かせれば皆様それぞれ文章の書き方は違います。
個性といってもよいでしょう。
以前は翻訳者の人が「これが正しい」といえば、その人の信用次第で正とされていたのかもしれません。こうした人それぞれの解釈のある翻訳があるなか、なにをもって一般的だと判断したらよいのでしょうか。
この答えを決めるものとして、統計的に有意なものを正と判断する考えが生まれました。
皆様が日ごろ使っている言葉、これが一般的であることはいうまでもありません。
言語は時代によって変化し元の意味と変わってしまう言葉も生まれます。
今の時代、より多くの人が使っている表現に基準を求めるため、多くの翻訳者が訳した文章、使った言葉を機械が翻訳していくことです。
いわゆる、統計型機械翻訳と呼ばれるものです。
▼続きはこちら▼
https://citrusjapan.co.jp/column/cj-column/l005_201903.html
筆者の人気記事
