質問: Google翻訳の精度が上がった?という話についての質問です。 Google翻訳の精度が向上した、というニュースが昨年末頃に出ていましたが、私にはほとんど実感できておりません。 というか前よりダメになったような気がしているのですが・・・ 私は生き物に関するニュース記事などを見ていることが多く、このニュースを手軽に日本語にしてもらいたいな、と思ってGoogle翻訳にかけてみることが時々あるのですが、あまり役に立ちません。とくに生き物の名前を指す名詞がダメです。 一般的な科学ニュースの記事ですし、それほど特殊な名詞が使われているわけではないと思うのですが。 特定分野でGoogle翻訳が最近になって劣化した、という話がありましたらご紹介下さい。
回答: 長文になりそうなので結論から。 1. 新しい Google 翻訳の翻訳精度は、(少なくとも5年ほど前に比べれば)向上している。 2. ただし、翻訳精度の向上と引き換えに劣化した部分もある。 3. この劣化は Google が悪いのではなく、システムの根本に根ざすものと思われる。 では、始めます。 まず、「昨年末頃のニュース」という事から、2016年11月の Google翻訳がニューラルネットワーク応用で「さらに進化」 - Engadget 日本版 あたりで扱われた件と考えます。 Neural Machine Translation (NMT) は、翻訳に ニューラルネットワーク とビッグデータを絡ませた手法であり、翻訳品質の向上を期待して導入されたものです。 2010年6月のブログ記事、「Web翻訳サービスの実力: Fionの与太話」で書かれている英文翻訳を見てみます。 原文は Evernote の説明文。 > Evernote allows you to easily capture information in any environment using whatever device or platform you find most convenient, and makes this information accessible and searchable at any time, from anywhere. > > ブログ主 Fion さんの訳文。 > Evernoteは環境を選びません。どんな端末でもどんなプラットフォームでも、お気に入りのものを使って簡単に情報を収集・保存できます。そして収集した情報は、いつでもどこからでも利用可能です。 > > 2010年6月の Google 翻訳。 > Evernoteは簡単にどんなデバイスやプラットフォームは、最も便利に使用してどのような環境の情報をキャプチャすることができ、いつでもアクセスでき、検索でこの情報を行うと、どこから。 > > 「文章になっていない系」に分類されているのも無理のないところです。 現在の Google 翻訳。 > Evernoteを使用すると、最も便利なデバイスやプラットフォームを使用してあらゆる環境の情報を簡単に取得でき、いつでもどこからでもこの情報にアクセスして検索することができます。 > > 翻訳精度は明らかに向上しています。今なら優秀賞くらいは取れるのでは? さて、Neural Machine Translation (NMT) の凄い所は、翻訳品質だけではありません。 カーネギーメロン大学の言語技術研究所 (CMU-LTI) 助教の Graham Neubig(グラム・ニュービッグ)先生によれば; * NMT は開発を始めてから3年しかたっていないが、過去15年間にわたって開発されてきた従来の翻訳エンジンよりも良い結果を叩き出した。 * 実装に際して、従来の機械翻訳は Python で6000行を必要としたが、NMT の場合は Python で280行あれば済む。 ( 英文:PDF 5ページ目) だそうです。 とは言え、NMT も万能ではなく、弱点があります。Google の開発者が発表した Google’s Neural Machine Translation System (英文)によれば、NMT の根本的な弱点は3つ。 1. トレーニングと推論の速度が遅い 2. レアな単語に弱い 3. 文章の一部を飛ばして翻訳する事がある (PDF 2ページ目 ) このうち、3. については回答 No. 3 で a-kuma3 さんが触れている問題です。 NMT の翻訳方法が逐語訳ではなく、文章をまるっと一挙に翻訳する事からくるものでしょう。 今回のご質問の件、shorebird などの生物名は「レアな単語」問題に引っかかっていると考えられます。 私見ですが、上記の 1. と 2. は表裏一体の関係があると思われます。 2. に対して従来の翻訳エンジンであれば、専門用語辞書をぶち込むという解決策が取れるはずですが、NMT でそれをやるとパラメーターの数が膨大になってパフォーマンスの低下を招くようです。 Google も Google 翻訳への NMT の実装に際してこれらの問題を解決しようとあれこれしているようですが、弱点を完全に解消しているわけではないのは明白です。 > さらにニューラルネットワークを使う利点として、「エンドツーエンドで学習し続ける」ことが挙げられます。これによってGoogle翻訳は今後、使えば使うほど精度が向上していくとのこと。 > > Google翻訳がニューラルネットワーク応用で「さらに進化」 - Engadget 日本版 ですので、気がついた時・暇な時に正しい生物名の訳語を教えてあげるのを続けていれば、数年後には Google 翻訳も今より賢くなっているかもしれません。 以上、ご参考になれば幸いです。