機械翻訳

歴史

機械翻訳の着想は17世紀まで遡って由来を調べられるかもしれない。1629年に、ルネ・デカルトは、単一の記号をもって異なった言葉での同一の概念を割り当てる普遍言語を提案した。機械翻訳という発想が生まれた起原のひとつは、暗号学である。ウォーレン・ウィーバー（シャノンによる、情報理論の記念碑的業績である論文『通信の数学的理論』の書籍版の共著者）が1947年3月にノーバート・ウィーナー（サイバネティックスが著名）に送った手紙によると、ロシア語で書かれた文章について、それを「暗号化された英語の文章」とみなせば暗号解読の要領で機械的に翻訳できるのではないか、と提案している。しかし同年4月のウィーナーの返信によれば、(自然)言語は曖昧な表現が多いために、暗号解読のようにはうまくできないのでは、と懐疑的であった。
米国およびソ連の場合、機械翻訳はこの暗号絡みのエピソードにも示されているように冷戦を背景とした需要があった。一方欧州の場合は、多国間交渉や条約などで多国語間の翻訳という課題を抱えていたという動機があり、2言語間ではなく多言語間の翻訳という比較的難しい問題に挑む一方、ある程度近い言語間の翻訳ではあった。日本の場合は、とにかく英日・日英の翻訳が望まれた。
上位の学術分野としては自然言語処理あるいは計算言語学であるが、いずれもコンピュータの発達により自然言語を扱えるようになったことで発展した分野であり、また自然言語の統計的性質を研究する点など、暗号学に起源の一部を辿れる点も似ている。機械翻訳はこれらの分野で主要な応用の位置にある。
大学や研究機関による成果の最も早いものは、1954年にジョージタウン大学などの研究グループにより発表された。これを皮切りに、形態素解析や係り受け解析などの機械翻訳に必要な技術の研究が始まった。日本では1950年代に九州大学の栗原俊彦らが研究を開始し、1950年代末に実験機「KT-1」を、またそれとは独立に電気試験所（後の電子技術総合研究所）の研究チームが実験機「やまと」を作成している。その後も研究が続いたが、当時のコンピュータの性能による限界が厳しく、米国では1964年に発表された「ALPACレポート」で機械翻訳の様々な問題点が指摘され実用レベルには程遠いとされたことにより、米国では（同時期に似たような経過を辿った他の人工知能分野と同様に）研究にしばらく予算がつかず約10年にわたって研究が停滞した。しかしそんな中でも研究する研究者はおり、研究は緩やかに進んだ。1980年代になると、ルールベースの機械翻訳システムが一定の成果を上げるようになった。
一方、IBMは1990年代に異なる言語間の単語対応を統計的に獲得する「IBMモデル」という手法を提案した。これが統計的機械翻訳の始まりである。初期の統計的機械翻訳は単語の並べ替えに基づくものであったが、2000年代に句構造を利用した翻訳手法が発表され、語族が異なる言語間でも翻訳の精度が飛躍的に向上することとなった。
2010年代に入り、ニューラルネットワークによるディープラーニングを使ったニューラル機械翻訳（NMT）が登場したことで品質が向上した。

アプローチ

機械翻訳の手法は大きく分けて「ルールベース機械翻訳（RBMT）」と「コーパスベース方式」に大別される。コーパスベース方式には「統計的機械翻訳（SMT）」と「ニューラル機械翻訳（NMT）」がある。
2010年以降はニューラル機械翻訳が主流となっている。
手法としては以下のようなものがある。

単語・フレーズに基づく翻訳

用例に基づく翻訳では、データベースが文全体を記憶していた。一方、単語・フレーズに基づく翻訳では、文を細かな単位に分割し、出現確率や並べ替え確率といった情報を利用することで、コーパスに存在しない文に対する汎化能力を上げる。

基礎的な課題

機械翻訳の実現にあたっては、自然言語をコンピュータで扱うことに起因する様々な問題に対処する必要がある。
ここでは日英翻訳において顕著な例をいくつか挙げる。なお、これらの言語が特別このような特徴を持っているわけではなく、他の言語の組み合わせでも似たような現象は一般的に見られるものである。

ゼロ代名詞

日本語では代名詞（「私」「これ」など）が頻繁に省略されるが、英語はこれらを明確に文に含める必要がある。このため、日英翻訳では省略された代名詞を適切に補う必要がある。以下に例を示す。
弟は公園に行った。そこで友達と会った。
この文から、友達と会ったのが「弟」であることは明らかであり、挿入すべき代名詞は He であることが分かる。対応する英文は例えば以下のようになる。
My brother went to the park. He met his friend there.
ところが、機械翻訳で単純に文単位の翻訳をした場合、2文目だけでは誰が友達に会ったのか明らかではなく、前後の文を利用して挿入すべき代名詞を推測する必要がある。
さらに、「弟」や「妹」などのように代名詞が容易に判断できる場合は良いが、より複雑な文ではどのような代名詞を挿入すべきか簡単には判断できない状況もある。

逐語式の無理、訳語の選択

以下の英文を考える。
I ate rice.
実務での翻訳や通訳の経験が浅い人、その中でも特に もともと語学能力が低く、（普段から逐語式で「翻訳まがい」の作業をし）酷い訳文を作りがちな人などが、機械翻訳のソフトウェアを夢想すると、とりあえずきわめて素朴なルールベースの翻訳機を着想し、「rice」→「ご飯」のような1対1の変換（逐語変換）の規則を多数（変換用対照テーブル等の形で）持たせ、あとは統語法に基づいた語順変換処理などをして「私はご飯を食べた」という訳文を出力させるプログラムさえ作れば、翻訳機ができるのではないか？ などと（浅はかにも）夢を見てしまいがちだが、次の英文を考慮すると、そんな単純なシステムでは全く実用的な翻訳機にならない、と理解できる。
We will have rice harvest tomorrow.
この場合、「rice」→「ご飯」と、1対1の対照表で機械的に変換するシステムだと、たとえば「私たちは明日ご飯を収穫します」という、（お粗末な、使い物にならない）翻訳文しか出力されない。
多くの言語間での「原語→訳語」の関係と同様に、英語の「rice」に対応する日本語も複数あり、文脈に応じて、（この文例では）「稲」「（お）米」「ご飯」などと訳し分けるものであることは当然必要であり、つまり翻訳機は、文脈に応じて訳語を適切に選択しないようでは全然実用性が無いので、当然この課題は解けるものになっていなければならない（ということは、機械翻訳開発のかなり初期段階で理解されていた）。

常識

機械翻訳の難しさのひとつは、自然言語の文を扱うということは、統語論では完結せず意味論も扱わねばならないことが頻繁にある、という点にもある。
たとえば英文 Time flies like an arrow. について、普通はこれを 「時は矢のように飛び去る 」（光陰矢のごとし）と解釈するが、これを 「時間蠅 は矢を好む 」 と訳することも可能で、文法的にも破綻がない。
当然、普通は後者は間違いなのであるが、後者を捨て去る判断のためには、人には「時が素早く過ぎると感じられることがある」「矢は速く飛ぶ」「時間蠅という生き物は恐らく存在しない」「虫が矢を好むことなどありそうにない」といった知識が必要となる。
このように、正しい翻訳を行うためには、その文が関わる世界に関する様々な知識や感覚が必要となる場合がある。
また、現実世界ではありそうにない時間蠅も、翻訳対象が架空の世界を描いた作品であれば存在するかもしれず、問題はより複雑になる。また現実世界においても、昆虫群の移動速度を測定したい生物学者は助手に向かい、「蝿たちを計時せよ！ 矢のように(素早く)！」と命ずるかも知れない。これらの場合は「光陰矢のごとし」という文の方が現実を反映しない訳ということになる。

翻訳支援

機械翻訳は主に「自動翻訳」と「翻訳支援」という異なる応用先で用いられる。自動翻訳では人間の介入は最小限であり、入力文すべてを機械に翻訳させようとする。これは「翻訳元の言語を理解することができない人」のための技術であると言える。
翻訳支援はプロの翻訳者が翻訳作業を効率的かつ高品質に行うために翻訳ソフトを活用するものである。

実用性

現実の翻訳は互いの言語の関係によっても大きく異なる。自然言語はそれぞれ孤立して存在するものではなく、多かれ少なかれ互いに影響し合っている。特に共通の歴史が長い言語同士では、文法や語彙に共通性、あるいは共通の起源を多く持つことがある。そのような場合、極端に言えば単語を置き換えるだけでもある程度のレベルの翻訳が可能であるから、機械翻訳もより容易い。
だいたいの意味を知るための概訳については、フランス語、スペイン語、イタリア語などインド・ヨーロッパ語族ロマンス語系諸語間の自動翻訳は比較的順当であり、英語とロマンス語系あるいはゲルマン語系言語との間の自動翻訳も実用レベルに達しているといえる。日本語からの翻訳の場合、実用レベルにあるのは朝鮮語との相互翻訳である。日本語と朝鮮語は膠着語であるという文法的共通性や漢語からの借用語などが多く、単語の置き換え以外にはあまり複雑な処理を必要としない。このため、「GoKorea」「KJCLUB」などの自動翻訳掲示板なども存在する。
日本語の場合は助詞や同音異義語が多数存在し、主語の省略も行われる。このため、形態素解析の段階で解析誤りが発生し、推測しなければならない情報も数多く存在する。一般に英日翻訳に比べて日英翻訳の能力は低い段階にある。
翻訳支援の場合、特定の分野の翻訳に適したユーザー辞書を作成することにより、翻訳ソフトの品質は大幅に向上する。だが一定規模の企業・組織ユーザー以外の、一般ユーザーによる小規模な利用シナリオでは、ユーザー辞書の効果よりも辞書の作成にかかる時間・労力のほうが大きい。その理由には、辞書作成に技能を要する、ユーザー辞書のコンテンツがない、辞書の相互利用のためのインフラがない、翻訳の量が少ない（規模が少ない・頻度が少ない）といった理由が挙げられる。これらの問題を解決するために、AAMT（アジア太平洋機械翻訳協会）がユーザー辞書を共有するための用語集仕様であるUPFを策定した。その後UPFの検討は中止され、2006年に後継の仕様であるUTXの策定が開始され、2013年現在ではバージョン1.11が公開されている。

評価

機械翻訳の評価方法として、人手評価と自動評価がある。

教具としての機械翻訳の使用

機械翻訳の正確さに関してはいろいろと懸念されてきたが、マンチェスター大学のアナ・ニーノ博士は教室で機械翻訳を利用することの利点のいくつかを調査研究した。そのような教育上の方法の一つは「悪い見本としての機械翻訳 (MT as Bad Model) 」と呼ばれる。
悪い見本としての機械翻訳は言語学習者に矛盾した言葉や訳文の不正確な側面を同一視することを強制する。逆に個人は（期待をもって）言語をよりしっかりと把握するものである。ニーノ博士はこの教具が1980年代後半に実現したことを引用する。さまざまな学期の終わりに、ニーノ博士は悪い見本としての機械翻訳だけでなくその他の諸モデルも使ったことのある学生から得られた調査結果を入手することができた。圧倒的に、学生は自らの目標言語において、理解力と語彙の検索が改善され、信頼が増したことに気付いたようであった。

著作権

著作権の保護を受けるのは独創的な著作物のみであり、機械翻訳には創作性がないため、機械翻訳の結果には著作権の保護を受ける権利が与えられないと主張する学者もいる。問題となっている著作権は二次的著作物（英: derivative work）についてである。原語で執筆された原著作物（英: original work）の著者は作品が翻訳されたときに権利を失うことはなく、翻訳者は翻訳物を出版するには許可を得なければならない。