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2020.11.18
テーマ： 英語のお勉強日記(7883)
賃貸不動産経営管理士試験の1週間前、英→和対訳コーパスポストエディットの在宅求人100名以上募集の広告を見つけました。30語程度の文の機械が翻訳したものの誤りを辞書や自分の知識、ネットでのリサーチを使って修正する仕事です。1文当たりの報酬は100円くらいでしょうか。
翻訳業界に詳しい先輩を誘ったところ、報酬が低いうえに、人間の翻訳を機械が奪うことになるので、やらないとのこと。私は仕事の内容が面白そうなこと、最新の業界の動向がわかりそうなこと、最近試験に落ちてばかりで、「落ちグセがついてしまっている」ことを断ち切りたかったので、賃貸不動産経営管理士試験直前でしたが、トライアルを受けてみました。
トライアルの問題はやってみて結構面白かったです。やりながら単語や文法の知識の勉強にもなると思いました。ただ機械翻訳の何たるかは下記の参考リンクを読んでもさっぱりわからず、先日も、せっかく作った仕事用の単語帳、例文集をUSBメモリから別のUSBメモリに移す際に消してしまうなど、相変わらずIT音痴の私には、新しいことを覚えるのは結構大変です。
結果はあっさり合格。
ただ私の処理スピードで時給換算したらそこら辺のマックのアルバイトの女子高生の時給の半額以下
なので、私も店頭でハンバーガーを売っていた方が金銭的には効率的（採用してくれればの話ですが・・）ですが、勉強しながらお金がもらえる、ここで実績を積んで、翻訳の案件の声をかけてもらうという猿から木下藤吉郎方式というか、レッツポジティブシンキングで、来年の春までやってみることにしました。
2020.10.24.千葉県東浪見海岸でGoogleピクセル４aで天の川の方向に向かって撮影した写真。
■参考リンク
クリムゾンインタラクティブジャパンニューラル機械翻訳+ポストエディットの需要増Last updated Sep 13, 2019
近年急速に開発が進むニューラル機械翻訳（NMT）は、すでに翻訳およびローカリゼーション業界に変革をもたらしていますが、今後数年間はこの動きが加速すると見られています。人工知能（AI）および機械学習モデルに膨大な翻訳データセットを取り込むことにより、NMTの翻訳精度は飛躍的に向上しました。最近では、NMTの訳文を人間が編集（ ポストエディット ）することで、最終的な訳文の品質をさらに向上させる手法の需要が高まっています。
機械翻訳は、いくつかの段階を経てNMTに到達してきました。以下が主な機械翻訳の種類です。
ルールベース機械翻訳（RBMT：Rule Based Machine Translation）
登録された文法ルールと辞書情報に基づき、ソース言語の構文を解釈してターゲット言語に翻訳する方法。
統計的機械翻訳（SMT：Statistical Base Machine Translation）
コーパスと呼ばれる大量の対訳データに基づき、統計モデルを使用して翻訳する方法。
ハイブリッド機械翻訳（HMT：Hybrid Machine Translation）
RBMTとSMTを組み合わせて訳文を作成する方法。
ニューラル機械翻訳（NMT：Neural Machine Translation）
ニューラルネットワーク、ディープラーニング（深層学習）を活用した方法。人の脳神経細胞の活動を単純化したモデルを採用し、収集した大量のデータを学習・分析させることで、より文脈的に正確な翻訳を生成できるようになった。ソース言語とターゲット言語のデータを蓄積させることで、人の翻訳者が作成する訳文に近い翻訳が実現するようになっている。
機械翻訳の活用により、翻訳スピードは年々早くなってきました。NMTの登場で翻訳速度は格段に速くなり、今後も生産性および効率の向上が期待できます。ビジネスのグローバル化が進み、大量のドキュメントや情報を短期間で翻訳しなければならないような状況において、機械翻訳の導入は選択肢のひとつとなっているのです。
NMTとポストエディットの組み合わせ
ポストエディトには2つのレベルがあり、最終的に求める訳文のレベル（目的）に応じたポストエディットを選択することで効率化を図ることも可能です。
●ライトポストエディット
主に、ターゲット言語でも文章の意味が通じるレベルにすることを目的とした修正。
●フルポストエディット
文体やスタイルまでも含めた高品質なレベルへの修正。コンテンツがターゲット言語でも正確で理解しやすく、適切な表現になるようにする。品質レベルとしては、翻訳者による翻訳作業と同等とされる。
翻訳業界に詳しい先輩を誘ったところ、報酬が低いうえに、人間の翻訳を機械が奪うことになるので、やらないとのこと。私は仕事の内容が面白そうなこと、最新の業界の動向がわかりそうなこと、最近試験に落ちてばかりで、「落ちグセがついてしまっている」ことを断ち切りたかったので、賃貸不動産経営管理士試験直前でしたが、トライアルを受けてみました。
トライアルの問題はやってみて結構面白かったです。やりながら単語や文法の知識の勉強にもなると思いました。ただ機械翻訳の何たるかは下記の参考リンクを読んでもさっぱりわからず、先日も、せっかく作った仕事用の単語帳、例文集をUSBメモリから別のUSBメモリに移す際に消してしまうなど、相変わらずIT音痴の私には、新しいことを覚えるのは結構大変です。
結果はあっさり合格。
ただ私の処理スピードで時給換算したらそこら辺のマックのアルバイトの女子高生の時給の半額以下
なので、私も店頭でハンバーガーを売っていた方が金銭的には効率的（採用してくれればの話ですが・・）ですが、勉強しながらお金がもらえる、ここで実績を積んで、翻訳の案件の声をかけてもらうという猿から木下藤吉郎方式というか、レッツポジティブシンキングで、来年の春までやってみることにしました。2020.10.24.千葉県東浪見海岸でGoogleピクセル４aで天の川の方向に向かって撮影した写真。
■参考リンク
クリムゾンインタラクティブジャパンニューラル機械翻訳+ポストエディットの需要増Last updated Sep 13, 2019
近年急速に開発が進むニューラル機械翻訳（NMT）は、すでに翻訳およびローカリゼーション業界に変革をもたらしていますが、今後数年間はこの動きが加速すると見られています。人工知能（AI）および機械学習モデルに膨大な翻訳データセットを取り込むことにより、NMTの翻訳精度は飛躍的に向上しました。最近では、NMTの訳文を人間が編集（ ポストエディット ）することで、最終的な訳文の品質をさらに向上させる手法の需要が高まっています。
機械翻訳は、いくつかの段階を経てNMTに到達してきました。以下が主な機械翻訳の種類です。
ルールベース機械翻訳（RBMT：Rule Based Machine Translation）
登録された文法ルールと辞書情報に基づき、ソース言語の構文を解釈してターゲット言語に翻訳する方法。
統計的機械翻訳（SMT：Statistical Base Machine Translation）
コーパスと呼ばれる大量の対訳データに基づき、統計モデルを使用して翻訳する方法。
ハイブリッド機械翻訳（HMT：Hybrid Machine Translation）
RBMTとSMTを組み合わせて訳文を作成する方法。
ニューラル機械翻訳（NMT：Neural Machine Translation）
ニューラルネットワーク、ディープラーニング（深層学習）を活用した方法。人の脳神経細胞の活動を単純化したモデルを採用し、収集した大量のデータを学習・分析させることで、より文脈的に正確な翻訳を生成できるようになった。ソース言語とターゲット言語のデータを蓄積させることで、人の翻訳者が作成する訳文に近い翻訳が実現するようになっている。
機械翻訳の活用により、翻訳スピードは年々早くなってきました。NMTの登場で翻訳速度は格段に速くなり、今後も生産性および効率の向上が期待できます。ビジネスのグローバル化が進み、大量のドキュメントや情報を短期間で翻訳しなければならないような状況において、機械翻訳の導入は選択肢のひとつとなっているのです。
NMTとポストエディットの組み合わせ
ポストエディトには2つのレベルがあり、最終的に求める訳文のレベル（目的）に応じたポストエディットを選択することで効率化を図ることも可能です。
●ライトポストエディット
主に、ターゲット言語でも文章の意味が通じるレベルにすることを目的とした修正。
●フルポストエディット
文体やスタイルまでも含めた高品質なレベルへの修正。コンテンツがターゲット言語でも正確で理解しやすく、適切な表現になるようにする。品質レベルとしては、翻訳者による翻訳作業と同等とされる。
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Last updated
2020.11.29 04:08:33
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