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AIによる中英翻訳の品質が人間の翻訳と同レベルに

2018/05/07


AIによる中英翻訳の品質が人間の翻訳と同レベルに



情報提供 : Books and Rights Marketplace



2018.04.28 AIによる中英翻訳の品質が人間の翻訳と同レベルに
 


 2018
314日付のMicrosoft社のブログ「The AI Blog」によると、同社が開発している、AIを使った機械翻訳システムで行なったニュース記事の中英翻訳が、人間の翻訳と同じレベルに達したそうです。翻訳の品質および正確さを確認するため、バイリンガルの専門家たちがプロの翻訳家による翻訳文とAIによる翻訳文を比較した結果、今回テストしたAI翻訳は人間による翻訳と同等であると判断されました。

 

 北京とワシントンの研究者たちが協力したこのプロジェクトでは、「newstest2017」というテストセットが使用されました。「newstest2017」は2017年にWMT17という機械翻訳カンファレンスで発表されたもので、機械翻訳の精度に関するテストで使用するために、オンラインニュース記事を集めたサンプルからおよそ2000文を抜き出します。

 

 AIのトレーニング方法には深層学習を採用しました。翻訳の精度を上げるために、訳文をもう一度元の言語に訳しなおす双方向学習、訳文の見直しを繰り返し行うデリバレーション・ネットワークなど、人間の学習方法をまねたトレーニング法をはじめ、さまざまなトレーニングでAIに学習させました。これらのトレーニングは、中英以外の言語間や、ニュース記事以外の翻訳、さらには翻訳の分野外でのAI技術の発達にも役立つと思われるそうです。

 

 このプロジェクトの成功は機械翻訳の技術開発における重要な出来事といえるでしょう。AI翻訳を利用してより早く正確に、世界中に情報を伝達するための足掛かりとなるかもしれません。しかし、機械翻訳の精度向上については長年多くの研究開発が行われていますが、まだこれからも多くの課題があります。他の言語ペアへの対応はもちろん、リアルタイムでのニュース翻訳や、人間と同レベルの音声翻訳が次のゴールとなるようです。

 

 

http://techwireasia.com/2018/03/microsoft-developed-bot-can-apparently-translate-well-human/

https://blogs.microsoft.com/ai/machine-translation-news-test-set-human-parity/

https://japan.cnet.com/article/35116178/

 


 


 2018.04.28   Quality of Chinese-to-English AI Translation Reaches Human Parity

According to the featured piece on Microsoft's "The AI Blog" dated March 14, 2018, the quality of Chinese-to-English machine-translated news articles has reached human parity. To check quality and accuracy, bilingual evaluators compared human and AI (artificial intelligence) translations, and it was concluded that both were at the same level. 

 

A test set called newstest2017, released at a machine translation conference called WMT17 in 2017, was used in this project which involved researchers in Beijing and Washington. It extracts about 2000 sentences from a collected sample of online news articles to use for accuracy testing in machine translation.

 

Deep learning was adopted to train the AI. To increase the translation accuracy, researchers trained the AI through various methods, including those that resemble human learning techniques. For example, dual learning, where the system re-translates the text back to Chinese from English, and deliberation networks, where the system repeatedly translates the same sentence, were used. These training methods are also expected to play a role in furthering AI technologyin translating language pairs besides Chinese and English, in translation other than news articles, and finally, in fields outside of translation.

 

The projects success is a groundbreaking development in machine translation. It may be the start of using AI translation to quickly and accurately disseminate information around the world. Of course, despite the many years of research and development going into improving the accuracy of machine translation, many issues remain. It's said that the next goals will be increasing the number of language pairs, real-time news translation, and human-level speech-to-speech translation.

 
 

http://techwireasia.com/2018/03/microsoft-developed-bot-can-apparently-translate-well-human/

https://blogs.microsoft.com/ai/machine-translation-news-test-set-human-parity/

https://japan.cnet.com/article/35116178/

 

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