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MTフェア感想



『世界に通じるメディカルライティング―ネイティブライターが伝授する3Cs English』の書評です。



The most revolutionary translation ever.

Edge Translation



第1回目は、医療機器(ペースメーカ)の和訳です。 
(シリーズ化予定)

 

現在、入稿待ちのため、
YouTubeの動画に英語字幕をちょっとずつ付けています。
(随時更新)

チューリップ。

YouTubeに関しては、
現在収益は全く発生しておらず、
むしろ撮影機材にお金がかかっているので完全に赤字なのですが、
それでもやる価値はあると思っています。

例えば、

●広告・宣伝効果
●英語字幕により、お客様候補に翻訳レベルを確認していただく
●将来何か商品を売りたい時、強力な販路になる

など。

YouTubeでは、これらをタダで行えるということです。

次はメディカル翻訳講座をする予定なので、お楽しみに!

今回は、本のレビューです。 

紹介する本は、『自然言語処理(改訂版)』(黒橋禎夫)です。 



<本の目次> 
1 自然言語処理の概要と歴史 
2 文字列・テキスト処理の基礎 
3 系列の解析 
4 コーパスに基づく自然言語処理 
5 系列の解析(2) 
6 意味の解析
7 構文の解析(1) 
8 構文の解析(2) 
9 意味の解析(2) 
10 文脈の解析 
11 情報抽出と知識獲得 
12 情報検索 
13 対話システム 
14 機械翻訳←ニューラル機械翻訳追加
15 まとめ

☆動画の内容☆
・本の目次紹介
・5つの基礎解析
・ニューラル機械翻訳の説明
・Google翻訳のNMTエンジン適用時の翻訳業界の反応 
・本日のバラ 
・リカレントニューラルネットワーク(RNN) 
・attention機構 
・NMTのデメリット 
・BLEU 
・n-gram 
・マルコフモデル
・まとめ 

<参照URL> 
・放送大学のインターネットラジオ http://radiko.jp/#!/live/HOUSOU-DAIGAKU 
※放送大学の学生じゃなくても、登録不要で無料で聴けます。

<本日のハイライト>
●機械翻訳研究者にとって「翻訳の精度が高い」=BLEUスコアが高い
●翻訳者と機械翻訳研究者では、『翻訳』が意味するものが全く違う。機械翻訳研究者にとっての「翻訳」とは、文字列を「記号」として、計算式で処理すること

機械翻訳研究者の話を聞くときは、
このようなことを念頭に置いて話を聞くといいかもしれないです。

また見てね☆

さて、昨日YouTubeで初動画を公開したのですが、
実際に撮影してみて、気付いたことがあります。

YouTube撮影風景。

ブログは、
文字がメイン(あと、補助的に写真とか)ですが、
動画は、

・キャスト
・スタジオ風景(小道具含む)
・カメラ
・音声
・照明
・話す内容
・テロップ
・BGM・効果音
・喋りの間(ま)や切り替え


など、様々な要素があり、
これらを組み合わせて、1つの作品を作るという感じです。

ポジション的にキャストが一番目立ちますが、
キャストだけでは動画は成立しません。

その分、準備や編集お金や手間がかかり、
私の場合、ブログの10倍以上お金や手間がかかっています。

ただし、やはり視覚から伝えるのは強いです。

収益化はまず無理だと思いますが(※YouTubeを収益化するには、チャンネル登録者1000人、動画再生時間が過去1年間で4000時間以上必要)、
新しいビジネスツールとして、“イケる”と思いました。

ローズ三浦は YouTubeという 新しい表現方法を 手に入れた

チャンネル名はローズ三浦ちゃんねるです。


 

色々と至らないところがあると思いますが、
温かく見守ってくださると幸いです。

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