ポストエディットのある翻訳業界、世界⼭⽥優（関⻄⼤学）アジェンダ• 持続可能な翻訳業界へ• 現状の把握• 翻訳とPEの定義• ⽂化資本としての翻訳• PE≒HTである• PEをTMとして使⽤する可能性• まとめ「翻訳を語る⾔葉」「共通理解」

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現状把握

現状把握
翻訳の需要と供給（Commonsense Advisory, 2018)• コンテンツの1%以下しか翻訳されていない• アクティブなプロ翻訳者は約20万⼈程度• 翻訳需要100%満たすには翻訳者2000万⼈必要• 4億ワード＠20万翻訳者• 1400億翻訳ワード＠1⽇（Way, 2020）

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翻訳とPEの定義

ISO 18587

フルポストエディット• このレベルのポストエディットにおいて、その最終的な訳文は、正確性、理解可能性、スタイル適合を担保し、かつ統語、文法、句読点においても正しくなければならない。このレベルのポストエディットの目的は、人手翻訳と見分けがつかない訳文に仕上げることである。
しかしながら、ポストエディターはできる限り機械翻訳の出力を活用することが推奨される。
本ポストエディットにおいて、ポストエディターは以下の項目に注意を払わなければならない。
• 翻訳された情報に過不足がないことを保証する• 不適切な内容（誤訳）があれば、それを修正する• 正しくない意味や分かりづらい意味がある場合は、文を再構成する

正確性

流暢性
スタイル

• 文法的、統語的、意味的に正しい目標言語の内容になるようにする• クライアントやドメインの用語使用に適合させる• 綴り、句読点、ハイフンの規則など適切に適用する• テクストタイプに準拠した適切なスタイル（文体）を用いていること、またスタイルガイドがクライアントから提供されている場合はそれに準拠していることを保証する• フォーマット規則を適用する

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ライトポストエディット• フルポストエディットのレベルとは別に、もう１つのレベルが存在する
が、これは本書の適応外であり、かつこれが通常⽤いられるのは、最終訳が出版の使⽤を意図しない場合、また主として情報収集（gis$ng）、すなわち、原⽂に書かれている⼤意や重要点のみを把握する⽬的において、このレベル（のポストエディット）が必要とされる。
本ポストエディットにおいて、ポストエディターは以下の項⽬に注意を払わなければならない。
正確性• 機械翻訳の出⼒をできるだけ活⽤する• 翻訳された情報に過不⾜がないことを保証する• 不適切な内容（誤訳）があれば、それを修正する• 正しくない意味や分かりづらい意味がある場合は、⽂を再構成する
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翻訳制作プロセス（国際標準）

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翻訳サイクル
ドメインアダプテーション
⼈⼿翻訳
MT

機械学習

ライトPE

フルPE
機械学習

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⽂化資本としての翻訳

Sustainable future for translators• ⼈⼿翻訳（HT）のスキルは重要である• プロ翻訳者の知識とスキル尊重される• No translator, no machine learning
HumanTranslation
MTMachine
Learning

Light Postedit

Full Post-edit
ML11

Project Manager’s view: PE vs. HT• 翻訳会社で働くプロジェクトマネージャーは、そもそもPEは「退屈」であると思っている。
• MTの「尻拭い」であり（Kelly, 2014）、「意味の無い作業」であると（Moorkens and O’Brien, 2017:109)。
• そのため、PEは報酬⾯においてもHTより劣る。
• HTを⾏う翻訳者に関しては、⾔語的かつ専⾨分野の知識を備えている⼈であり、最低でも5年以上の経験をもつ熟練専⾨家あるとして尊敬の⽬でみている。

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LSPs’ a(tude
翻訳会社（LSP）全体としての態度も同じだ。LSPのウェブサイトの内容の調査では、次のような広告や⽂句が⾒受けられる。
• 翻訳会社の中には機械翻訳に頼ってサービスを提供する会社もあるようですが、当社はその分野で最低5年の経験を持つネイティブのプロ翻訳者しか使いません。
• 当社の翻訳は全て⼈間が⾏い、正確で信頼性の⾼い⾼品質な翻訳を提供します。
• また、PEに求められるスキルはHTとは異なると考えているため、LSP社内でもPEの仕事は、翻訳スキルよりもコンピューターを使いこなせる技術や知識を有することのほうが重視されていたり、ポストエディターは時間とコストを節約するための⼈材であるので、それに特化したマニュアルやトレーニングを社内で提供している場合もある。これは、先のブリュデュー的視座でいうところの「経済的資本」を扱う⼈材としてしか⾒られていないようである。
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14

15

Translators’ and post-editors’
posi0ons on Bourdieu’s map
Sakamoto, 201916

「翻訳の未来のために」問い（リサーチクエスチョン）• ポストエディットPEは、⼈⼿翻訳HTと違うのか？
Findings（結論）• いわゆる「正確性を担保した適訳」を⾏うという観点からは、PEもHTも同じである• つまり、ポストエディターになるには、⼀流翻訳者の翻訳⼒（コンピテンス）を修得しなければならない• 翻訳業界全体は上記を理解しなければならない
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PE≒HTである・・・• NMTの正確性エラーを修正するには、熟練した翻訳スキルが必要である（Yamada, 2019）• NMTが正確性エラーを起こす箇所は、HTでも翻訳が難しい箇所である（エフォートが⾼い）Carl and Báez (2019)• NMTが正確性エラーを起こす箇所で、HTでエラーを起こさないためには、⾔語学的なスキルの他に、サーチエンジンを使いこなすなどの「翻訳コンピテンス」が必要である（Onishi,2020,）
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The impact of Google Neural Machine TranslaDon on PostediDng by student translators (Yamada 2019)
PE (SMT) vs. PE (NMT) by students• SMT+PE vs. NMT+PE• SMTが31個、NMTは10個しかなかった。PEすることを考えると、10個のエラーを直せばよいNMTのほうがSMTより楽だと予想される。
• しかし結果は、そうならなかった。
• 品質結果では、• SMTのPEで平均24個（全31個）を修正した。残ったエラーが7個（31マイナス24）。
• NMTのPEでは全10個のエラーのうち7個を修正、残ったエラー数は3個であった。
• 最終的に訳⽂に残されたエラーの数でみると、NMTのほうが、SMTより⾼品質である。
• しかし、PE作業に必要であった作業負荷（エフォート）を⽐較すると、SMTもNMTも同等であった（統計的有意差なし）。エラー数がもともと少ないNMTをPEするにもかかわらず、楽にならなかった。
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Yamada, 201920

X3: 正確性の誤訳が⼀番問題
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Carl and Toledo Báez (2019)• 英語から中国語（繁体字）とスペイン語への翻訳をしたプロセスデータを収集して分析を⾏った。
• HTとPEで翻訳→原⽂と同じものを、Google翻訳（NMT）• MQMカテゴリー付与エラー付与された箇所について、付与者間の⼀致率とその箇所を翻訳している時の負荷をアイトラッカーのデータから分析した。

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Carl and Toledo Báez (2019)• 結果• 正確性エラーに関しては、流暢性エラーよりも、付与者間での⼀致が⾼く、妥当性のある⼀致率が確認。
• MTのエラーを修正すること（i.e.ポストエディット）を想定した場合、正確性エラーは、作業者間で⼀致して摘出できるので、作業として成⽴する。
それに対して、流暢性エラーは、付与者間でほとんど⼀致しない。えてして、流暢性に関する修正は、翻訳者個⼈の好み（preferen*al）によることが多い。
• 同研究では、MT上に付与された正確性エラーの箇所について、実験参加者がどのようにPEとHTをしていたのかを分析した。そのエラー箇所をPEしている時の認知負荷が⾼いことがわかった。
• MTエラー箇所についてPEではなくHTをしているときも、その箇所を訳す時の負荷が⾼いことがわかった。
• 換⾔すると、MTで正確性エラーが起きる箇所というのは、PEをする時もHTをするときも、⾼い作業負荷を要するということである。

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Onishi 2020, Onishi and Yamada（2020）• 欧州翻訳修⼠号（EMT）⼤学院レベルで必要な翻訳コンピテンスを35項⽬でまとめている。
• またこれに対応する形で、ISO 17100でも、プロ翻訳者としての資格と必要な中⼼的な能⼒を⽰している。そのコンピテンスの⼤枠には、• 翻訳⼒・⾔語⼒に加、情報検索能⼒、異⽂化能⼒、テクノロジー能⼒、専⾨分野に関する能⼒、翻訳サービスを提供する能⼒

24Literature Review –Research behaviour of Professional Translators• Onishi and Yamada(2020):• 「dictionary（辞書検索）」「search engine results（検索エンジン結果を参照）」「non-dictionary（辞書でない資料、記事、百科事典等を参照）」に区分• 学⽣翻訳者とプロ翻訳者が費やした時間を分析¥• 学⽣翻訳者はそれぞれの種類を等しい時間だけかけて⾏っている• プロ翻訳者は、総合的に学⽣翻訳者よりも検索に費やす時間が２倍• 種類も、半分以上の時間を「non-dictionary」に費やしていることが判明した。

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Results –MT output and Errors• Source TextPsi.acosaurus was a smallish, horned dinosaur having complex pigmenta:on.
When Jakob Vinther, a paleontologist, ﬁrst saw an excep:onally well-preserved specimen of Psi.acosaurus, hisreac:on was: “Holy cow, this thing has beau:ful color pa.erns.”
But it wasn’t un:l a few years later that he began to wonder whether it would be possible to use those pa.erns tolearn something new about the dinosaur.
• Target Text(GNMT output)
プシッタコサウルスは、複雑な⾊素沈着 を持つ⼩さめの⾓のある恐⻯ でした。
古⽣物学者のヤコブビンサーが初めて保存状態の良いプシッタコサウルスの標本を⾒たとき、彼の反応は次のとおりでした。「聖なる⽜、これには美しい⾊のパターンがあります。」
しかし、数年後、彼は恐⻯について何か新しいことを学ぶためにそれらのパターン を使⽤することが可能かどうか疑問に思い始めました。

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Results –MT output and Errors• Source Text①②Psi.acosaurus was a smallish, horned dinosaur having complex pigmenta:on.
④③
When Jakob Vinther,a paleontologist,
ﬁrst saw an excep:onally well-preserved specimen of Psi.acosaurus, hisreac:on was: “Holy cow, this thing has beau:ful color⑤ pa.erns.”

But it wasn’t un:l a few years later that he began to wonder whether it would be possible to use those pa.erns tolearn something new about the dinosaur.
• Target Text(GNMT output)
プシッタコサウルスは、複雑な⾊素沈着 を持つ⼩さめの⾓のある恐⻯ でした。
古⽣物学者のヤコブビンサーが初めて保存状態の良いプシッタコサウルスの標本を⾒たとき、彼の反応は次のとおりでした。「聖なる⽜、これには美しい⾊のパターンがあります。」
しかし、数年後、彼は恐⻯について何か新しいことを学ぶためにそれらのパターン を使⽤することが可能かどうか疑問に思い始めました。

*Errors are given with the considera7on with the context

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Results –List of MT errors• Errors in MT output
Ø MT outputs made frequent MT-errors the most.
Ø ⾊素沈着：change of color
Ø 聖なる⽜： “holy” “cow”
Ø Wonder：more like doubt*Errors are given with the consideration with the context
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学⽣とプロ翻訳の検索操作とエラーの関係

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PE≒HTである・・・• NMTの正確性エラーを修正するには、熟練した翻訳スキルが必要である（Yamada, 2019）• NMTが正確性エラーを起こす箇所は、HTでも翻訳が難しい箇所である（エフォートが⾼い）Carl and Báez (2019)• NMTが正確性エラーを起こす箇所で、HTでエラーを起こさないためには、⾔語学的なスキルの他に、サーチエンジンを使いこなすなどの「翻訳コンピテンス」が必要である（Onishi,2020, ⼭⽥2021）
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Sustainable future for translators• HT/PE skills are valuable• Translators/post-editors should be respected• HT and PE coexist (for better translation ecologicalcycle)• No translator, no post-editor, no machine learningHumanTransla8on
MTMachine
Learning

Light Postedit

Full Post-edit
ML31

MTをTMとして使⽤する可能性PE vs. HTの修正 や校正• Self-Revision（HTでの自己修正・校閲）• Other-Revision（他人の翻訳チェック）• HT →チェッカー• PE →MT+PE• TM →他者の既存訳• PE, HT, TMの修正では、エラーはの種類が違う??
• （McElhaney& Vasconcellos , 1986; LöﬄerLaurian, 1985, p. 71）
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翻訳制作プロセス（国際標準）34

Post-Editing Neural Machine Translation versus
Translation Memory Segments
Moorkens & Way, 2019
• EN-ESの評価（MS Bing, NMT）Autodesk text
• 主観評価（MTとTMを⽐較）• 1. Needs retranslaGon.
• 2. Some ediGng is needed.
• 3. Light or no ediGng is needed.

• 時間、Edit Distance• TMを使ったワークフローにMTの導⼊を検討

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Post-EdiDng Neural Machine TranslaDon versus
TranslaDon Memory Segments
Moorkens & Way, 201936

Post-EdiDng Neural Machine TranslaDon versus
TranslaDon Memory Segments
Moorkens & Way, 2019

主観評価

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Post-EdiDng Neural Machine TranslaDon versus
TranslaDon Memory Segments
Moorkens & Way, 201938

Post-Editing Neural Machine Translation versus
Translation Memory Segments
Moorkens & Way, 2019

Edit distance （修正量）

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Post-EdiDng Neural Machine TranslaDon versus
TranslaDon Memory SegmentsMoorkens & Way, 2019
MT+PEは効率が上がると信じているグループとの⽐較時間Group 1Group 2
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Post-EdiDng Neural Machine TranslaDon versus
TranslaDon Memory Segments
Moorkens & Way, 2019
まとめ
• PEは、TM80% Match 以下より効率的？
• つまり、TMが無い場合でも、MT+PEを活⽤できる？

• 時間、修正量は統計的差異無し• PEの効率性を信じるポジティブな翻訳者のほうが実質的な⽣産性向上につながる？

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O’Brien, 2006
• 視線計測装置（アイトラッカー）を使って、翻訳者の認知負荷を測定• 比較：TM, PE• 言語：英→仏／独＜結果＞• PEの瞳孔拡張はTMの85-90%マッチと同等であった

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O’Brien(2006b) Eyetracking andtransla:onmemorymatches

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まとめ

• 持続可能な翻訳業界へ• 現状の把握• 翻訳とPEの定義• ⽂化資本としての翻訳• PE≒HTである• PEをTMとして使⽤する可能性

44まとめ・キーワード• チェカー、TMの活⽤、翻訳⼒• 社会的認知（資格含む）• 翻訳を説明する⼒
メタ⾔語＝共通理解
共通指標（MQM等）• 学祭的研究・コラボ（実務者、LSP、翻訳研究、NLP等）• まとめ「翻訳を語る⾔葉」「共通理解」• 伝えるということ、原⽂、プリエディット
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Thank you
yamada@apple-eye.com

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