機械翻訳とは何ですか? TechTarget による定義

機械翻訳テクノロジにより、コンピュータ アルゴリズムを使用してテキストまたは音声をある言語から別の言語に変換できます。

マーケティングやテクノロジーなどの分野では、機械翻訳によって Web サイトのローカリゼーションが可能になり、企業は Web サイトを複数の言語に翻訳することで、より幅広い顧客にリーチできるようになります。 さらに、多言語による顧客サポートが容易になり、企業と海外の顧客間の効率的なコミュニケーションが可能になります。 機械翻訳は言語学習プラットフォームで使用され、学習者にリアルタイムで翻訳を提供し、外国語の理解を向上させます。 さらに、これらの翻訳サービスにより、言語の壁を越えたコミュニケーションが容易になりました。

機械翻訳は、高度なアルゴリズムと機械学習モデルを使用して機能し、テキストや音声をある言語から別の言語に自動的に翻訳します。 一般的には次のようなことが起こります。

1. まず、入力テキストまたは音声がフィルタリング、クリーニング、整理を通じて準備されます。

2. 次に、機械翻訳システムは、複数の言語のテキストとそのそれぞれの翻訳の例を使用してトレーニングされます。

3. システムは例を学習および分析して、単語やフレーズがどのように翻訳されるかのパターンと確率を理解します。

4. 翻訳する新しいテキストが入力されると、システムは学習した内容を使用して翻訳版を生成します。

5. 翻訳を生成した後、結果を改良するためにいくつかの追加調整を追加することができます。

あるテキストまたは言語を別のテキストまたは言語に翻訳するために機械翻訳が使用する一般的なアプローチをいくつか紹介します。

1. ルールベースの機械翻訳 (RBMT)。ルールベースの機械翻訳では、言語ルールと辞書を使用して、確立された言語ルールと構造に基づいて翻訳を生成します。 これらのルールは、ソース言語の単語やフレーズをターゲット言語に変換する方法を定義します。 RBMT では、人間の専門家がこれらのルールを作成して維持する必要がありますが、これには時間がかかり、困難な場合があります。 文法規則が明確に定義され、曖昧さや比喩が少ない言語では、多くの場合、パフォーマンスが向上します。

例: ルールベースの翻訳システムには、英語の「dog」という単語をスペイン語の「perro」に翻訳する必要があるというルールが含まれる場合があります。

2. 統計的機械翻訳 (SMT)。統計的機械翻訳では、膨大な量のバイリンガル テキストを分析して、正確な翻訳のパターンと確率を特定します。 SMT は言語規則に依存するのではなく、統計モデルを使用して、トレーニング データで観察されたパターンに基づいて最も可能性の高い翻訳を決定します。 原文言語と訳文言語の分節を調整して翻訳パターンを学習します。 SMT は大規模なトレーニング データに適しており、多様な言語ペアを処理できます。

例: SMT では、システムは、対訳テキストで「cat」が「gato」と同じ文脈で頻繁に出現することを学習し、「cat」を「gato」に翻訳する可能性があります。

3. 構文ベースの機械翻訳 (SBMT)。構文ベースの機械翻訳では、文の構文構造が考慮され、翻訳の精度が向上します。 ソース文の文法構造を分析し、対応する構造をターゲット言語で生成します。 SBMT は単語とフレーズの間のより複雑な関係を捕捉できるため、より正確な翻訳が可能になります。 ただし、高度な解析技術が必要であり、計算コストが高くなる可能性があります。

例: SBMT は文の構文構造を学習し、主語と動詞の一致が翻訳時に維持されるようにして、文法的により正確な出力を実現します。

4. ニューラル機械翻訳 (NMT)。ニューラル機械翻訳は、深層学習モデル、特にシーケンスツーシーケンス モデルまたはトランスフォーマー モデルを利用して、トレーニング データから翻訳パターンを学習します。 NMT は、文脈や単語間の依存関係を考慮して文全体を処理することで、翻訳を生成することを学習します。 翻訳の品質と流暢さが大幅に向上することが実証されました。 NMT は、広範囲の依存関係を処理し、より自然な響きの翻訳を生成できます。