機械翻訳
機械翻訳は主に「自動翻訳(機械翻訳)」と「翻訳支援(コンピュータ支援翻訳)」という異なる応用先で用いられ、両者は区別される。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。また、電子辞書をコンピュータに備え、辞書引きをコンピュータに行わせつつ、人間が行う翻訳は、コンピュータ支援翻訳と呼ばれる。
このように、正しい翻訳を行うためには、単に統語論的に可能なツリー構造のパターンを網羅的に挙げるだけでなく、現実世界に関する知識や、教科書や報道などで大量に書かれ読まれ、人々の頭脳に刻みこまれている過去の一般的な文例、人間の日常会話(話し言葉)で使われている表現や言い回しなどの頻度や時代ごとの傾向に関する知識も必要となるのである。
「Time flies like an arrow.」の場合などはさらに、「時間は矢のように飛ぶ」や「時間は矢のように飛び去る」などという翻訳文を吐き出すだけでは、まだまだ程度が低いわけであり、もっと知識を動員して、日本語には「光陰矢のごとし」という決まった比喩表現があり、日本人向けの英語の教科書などではTime flies like an arrow.の定番訳として毎回「光陰矢のごとし」という文が掲載されている、という知識も使って、「光陰矢のごとし」という正解にたどりつくのが良い、ということになる。
人間でもまともな翻訳をするには、学校で学んだ膨大な教科書類などの記憶や、放送で聞いた膨大な量の表現、家族や友人から聞いた膨大な量の表現も思い出しつつ、多くの候補の中から翻訳文を選んでいるように、機械翻訳でもそうした言語的知識の膨大な蓄積や「常識」を使う必要があるのである。
構文木に基づく翻訳は、機械翻訳開発のかなり初期からあったアイディアである。1960年代~1980年代の(今から見れば古いタイプの)AI研究者は、しばしばこうしたアイディアを過大評価し、それに酔った。単語・フレーズに基づく翻訳は、文の構造を利用しない翻訳のため、文法的に誤った訳出が多い。また、日英翻訳のように単語の並べ替え距離が大きい場合、正確な翻訳を行おうとすると、探索空間が爆発的に大きくなってしまう問題があった。「構文木に基づく翻訳では、入力文の構文情報を利用することにより、言語構造的に誤った並べ替えを探索空間から除外し、より正確な翻訳を行うことができるだろう」と期待された。だが、主としてこの構文木に頼る翻訳システムは、多くの研究者による長年に渡る試行錯誤にもかかわらず、結局、翻訳文の質が実用翻訳、実用通訳のレベルまでは向上せず、行き詰まりを見せた。
構文木に基づく手法はいくつか存在するが、以下に句構造に基づく翻訳の一例を示す。
原文 f {\displaystyle f} を句構造解析する。
得られた構文木を、定められた規則に従って部分木ごとに変換し、訳文 e {\displaystyle e} の構文木を得る。
変換した構文木から訳文を生成する。
例として、英語から日本語への翻訳を考える。
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一般的に考えられている。またそのように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。