MT Summitの感想⑤ - (1)です。
一気にまとめようとしたけど、Mike Dillinger氏のまとめがすごく長くなったので、
やむを得ず2つに分けますね。
⑤ - (1)は内山将夫氏とMike Dillinger氏のご講演のまとめです。
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最終日は昼からだったので、
午前中はホテルでゆっくりと過ごしました。
JTFワークショップには特別に同時通訳が付いてました。
（通訳のレベル高かった！）
聴講者は100名程度。
①技術レクチュア（NICT・内山将夫氏）
ニューラル自動翻訳（NMT）（←注：内山氏は自動翻訳という言い方をされています）は、コーパスに基づく自動翻訳技術（コーパスベースMT）の最新パラダイムであり、マトリクス（行列）演算が非常に速いそうです。
NMTにより新しくなった点は、注意機構（Attention mechanism）付きの「系列から系列への学習」と、GPUによる高速計算で、以前と同じ点は、人間による評価が必要であることと、大規模対訳コーパスが必要なことです。
翻訳精度とコーパスサイズの関係は、コーパスが大きいほどNMTはSMTより高精度になり、
その分岐点は100万文だそうです。
誰がどのようにコーパスベースMTを改善するか：
・アルゴリズムとハードウェア→研究者・開発者
・評価→利用者
・コーパス→みんなで協力！
NMTではアダプテーションが効果的であり、
まず汎用NMTを訓練+分野コーパスで汎用NMTを追加訓練するといいそうです。
また、高精度MTにはカスタマイズが必要だそうです（固有名詞など）。
評価については、自動評価はSMT同士、NMT同士の比較には便利ですが、
SMTとNMTの比較には向いていないため、
人間による評価（人間がどのように感じるか）がMTの研究開発に必須だそうです。
また、訳質は第1の目標ではなく、「原文」・「MT訳」・「ポストエディット」・「全部人間訳」のうちどれが一番利益になるかが重要だそうです。
内山氏は「翻訳バンク」への協力を呼びかけられ、「みんなで世界一の自動翻訳を作りましょう」と講演を締めくくられました。
（ちなみに翻訳バンクへデータ提供しても、汎用NMTを提供したデータでアダプテーションするため、差別化が可能だそうです。）
②招待講演（LinkedIn社・Mike Dillinger氏）
Mike Dillinger氏は現在はLinkedIn社のMT部門のマネージャー（MTエンジニア的なこともやる）ですが、元通訳者/翻訳者だそうです。
一説によれば、機械翻訳は2024年までにバイリンガル（ただし翻訳者ではない）レベル、2032年までに翻訳者レベルになるということです。
同氏は、機械翻訳 or 人間翻訳の二択ではなく、
そのハイブリッドの翻訳を提言されました。
（※機械翻訳はツールとして使うが、主導権を握るのはあくまで人間翻訳者側）
そのためには、安直に「翻訳の品質」と言うだけでなく、
人間翻訳者にできて、機械翻訳にできないことをさらに掘り下げます。
・顧客にどのような付加価値を与えるか？
・競合他社とどのように差別化するか？
機械翻訳ができないことの例：
・妥当性をチェックする
・言外の意味をチェックする
・様々なケースに合わせて語調とスタイルを調整する
・様々な読み手に適応する
・準備が不十分な原文に適応する
・変化するニーズに適応する
・変化するトピックに適応する
・原文の内容にフィードバッグを提供する
・人間の乱雑さの種類の変化に対処する
・コンテンツを市場のニーズに適応させる・・・
逆に人間翻訳者ができないことの例：
・数千件の翻訳例を確認する
・休憩せずに翻訳する
・複数の文の種類、文書の種類、プロジェクトの種類をの処理をはるかに良くする
・プロジェクトの特定のステップで効果的に作業する・・・
さすが元通訳者/翻訳者。
こういう具体例は生粋のMTエンジニアには思いつかないんだよね。
また、翻訳に使用するツールについて理解し、
独自のツールを構築するためにベンダーと協力することです。
・自分のMTシステムを訓練する
・PEの作業をAdaptive MTの作業に変更する（lilt.comを参照）
・人間の翻訳をチェックするためにMTを使用する？
・翻訳メモリをもっと積極的に管理する
"プロは道具の選び方を知っている"という例で、
人間翻訳・・・precision（精密さ、例えるならブラシ）
機械翻訳・・・coverage（処理量、例えるならローラー）
を出されていました。
そして、翻訳案件ごとにプロセスを分析し、どの道具が最適かを見極めることです。
機械翻訳+人間翻訳のハイブリット翻訳に必要なのは・・・
1、人間翻訳者と機械翻訳が、それぞれ翻訳にどのように貢献するかを理解する
2、人と機械でより豊かなコミュニケーションを行う（Adaptive MTやデータの可視化など）
3、MTシステムをもっとコントロールできるものにする
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⑤ - (2)に続きます。
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