MT Summitの感想⑤ - (1)

 11, 2018 09:15
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。

MT Summit・JTFワークショップ 

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「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・Mike Dillinger氏)

Mike Dillinger氏は現在はLinkedIn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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