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Google社がコンピュテーショナル リンギストを募集中のようです。

https://careers.google.com/jobs#!t=jo&jid=/google/computational-linguist-nlu-in-machine-minato-tokyo-japan-2624420639&

私が提唱する「ランゲージ・エバンジェリスト」って、この職種に近くないですか?
まぁ、私にはとても務まりませんがwww

罹患する ※「罹患」と「発症」は違うので注意

翻訳とは、ソース言語の概念を理解し、ターゲット言語に対応する言葉で書くことである。
それぞれの言語の特性により、必ずしも言葉通りでないことがある。

英語できる人は、思い出してみてください。
英語を勉強している時に、日本語との違いに気付きませんでしたが?

例えば、case-sensitive
日本語に直訳すると「文字が敏感な」(形容詞)
「文字が敏感な」って、日本語として不自然ですよね?

これを、
敏感→微妙な違いがわかる→区別する
イメージを連想させて、
日本語訳では「大文字・小文字が区別される」となります。

これは、英語には無生物主語(物を主語にできる)がありますが、
日本語にはないために、
不自然になってしまうのです。
日本語しか使わなかったら、
無生物主語が日本語にはないことを意識すらしないですよね?


さて、下の図をご覧ください。

【翻訳のAIと翻訳の関係図】

今、筆者はPythonを勉強することで、
翻訳のAIと翻訳の差に気が付きはじめています。
その差を埋めるにはどうすればいいのか?
英語と日本語の間でやったのと同じようにすればよいのです。

具体的には、運用語彙(意味がわかるだけでなく、自分でも使える語彙)を増やすことです。
運用語彙が増えると、表現できる概念が増えたり、よりピンポイントに概念を伝えることができます。
翻訳のAIと翻訳の関係で語彙に該当するものは、
AIの技術です。

逆説的だが、翻訳のAIを知ることで、
翻訳について初めて気付くことがあったり、翻訳への理解が深まったりする。

翻訳のAIを知ることで、翻訳を知るのである。

夜中に目が覚めたので、作業中のローズ三浦です。
夜中は涼しいし、静かでイイね!(゚ ω゚ )

海外からの案件が増え過ぎて、今週は3件お断り+さらに引き合い2件。
もう普通にエージェントへの分岐点超えてるでしょコレ。

受けてたら約15万円だったのに!
半分あげるから、誰か代わりにやって欲しい。

Facebook社でAIの実験中にナゾの言語発生w
https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/06/what-an-ais-non-human-language-actually-looks-like/530934/

このto me to me to me...ってNMTのOver generationの問題と一緒やん。
多分、表面に出てきていないバックグラウンドで処理されてる中で会話できちゃってるんじゃないかな?
詳しい人おせーてw

BobとAliceの会話に入りてぇ!

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