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ディープラーニングや機械学習がいま話題になっていますが、その中で
自動翻訳をどうやってやるのか知りたくての質問です。

同一の言語ならば、RNNなどの技術で言語の自動生成ができる
というのは何となく分かりました。

でも、英語から日本語、中国語、その他の体系の異なる言語への翻訳などでは
どうやって翻訳の精度の向上を図っているのでしょうか。

たとえば一般的には、人間が翻訳した対訳データを大量に入力して
機械学習をさせるのでしょうか。

それとも、それぞれの言語での言葉の意味を解釈して、
他の言語でも同じ意味になるような表現を生成するというようなことが
できるのでしょうか。

一般的にはどんな方法なんでしょう。
ご存じの方、教えて頂けますでしょうか。

A 回答 (2件)

比較的翻訳精度の高いGoogle翻訳関連の記事ですが。


http://gigazine.net/news/20151030-computer-trans …
http://gigazine.net/news/20160930-google-ai-tran …
https://gigazine.net/news/20161202-zero-shot-tra …
最近はtransformerについて書いていますね
http://gigazine.net/news/20170901-transformer-ne …
http://gigazine.net/news/20181012-language-trans …
これらを読んでも、私は理解することはできませんでした。
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この回答へのお礼

enunokokoroさん、ありがとうございます。
面白いページを教えていただき、ありがとうございました。

GoogleがAttentionという技術を使用したTransformerを開発し、
これが現在は主流になりつつあるということなんですね。

参考となる情報、大変ありがとうございました。

お礼日時:2019/08/17 11:38

>一般的にはどんな方法なんでしょう。


一般的かどうかわかりませんが、人間が翻訳する場合と同じことを機械にさせていると考えて間違いないでしょう。
 日本語の発話パターンから、対応する英語の発話パターンを見つけ、日本語の発話からキーワードを取り出して英語に埋め込む
 パターンが見つからない場合は、日本語を聞いて、意味を理解して、英語で表現する
の組み合わせです。

いかに多くの発話パターンを覚えているのかが翻訳精度に影響するのは人間と一緒ですね
昔は発話パターンを開発者が一つ一つ作ってましたが、最近はディープラーニング技術で機械自身に作らせているというのが実体と思います。
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この回答へのお礼

usa3usaさん、ありがとうございます。
多くの発話パターンが必要になる、確かにそうですね。
ありがとうございました。

お礼日時:2019/08/17 11:33

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