機械翻訳
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、常識的な知識や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、もし「統語解析を行う→可能なツリー構造を全部挙げる → 英単語を単純に日本語単語に置き換える」ということしかせず、意味分析や常識判断を加えないと、数種類のツリー構造が候補として挙ってしまい、(全然意味の異なる)翻訳文が数パターンできてしまう。たとえば「時間は矢のように飛び去る」という翻訳文以外にも、「時間蠅は矢を好む 」「蝿たちを計時せよ! 矢のように(素早く)!」となどという、(奇妙な)翻訳文まで機械翻訳システムは吐き出してしまうかも知れない。
つまり、単なる統語分析や文法解析では複数の候補翻訳文が挙げられる場合でも、人間は意味論や常識や過去の言語的体験(聞いた文章、読んだ文章の記憶)も働かせてひとつの翻訳文を選びとっているので、機械翻訳システムでも、現実世界の常識や現実世界に流通している大量のまともな文章と照らし合わせて、間違いは間違いだと気付き、翻訳文を却下する必要があり、こうした判断を機械翻訳システムにさせる工夫(つまり知識ベースや「人間の世界の常識」と照らし合わせて常識に反するものを見つけてはじく(切り捨てる)アルゴリズムなど)をかませる必要がある。
翻訳機
翻訳ソフト
翻訳サイト
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。