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
と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。
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。
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
と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。
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。
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