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大谷翔平
www.k-intl.co.jp
機械翻訳の翻訳性能を示す指標として、BLEU(bilingual evaluation understudy)スコアをはじめ、いくつかの指標が提案されています。その多くは、機械翻訳で翻訳された訳文が、人間が翻訳した「正しい」訳文とどれだけ似ているか(あるいはどれだけ異なっているか)を表しています。 機械の訳文が人間の訳文に似ていればいるほど、機械翻訳の性能がよいと考えられます。そこで、文の類似度を自動的に計算できれば、翻訳の品質を自動的に評価することが可能になります。 人間が訳した参照訳を用意できない場合でも、原文を機械翻訳にかけたのち、訳文を機械翻訳で原語に戻し、元の原文との類似度を計算することが考えられます。原文と逆翻訳文が似ていればいるほど、訳文の品質がよい可能性が高いでしょう。 では、2つの文の類似度を計算するには、どうすればよいでしょうか。いくつかの計算方法がありますが、この記事
プロセスの自動化や、AIによるデータ処理の最適化など、最先端のテクノロジーと、 翻訳・通訳やプロジェクトマネジメントのエキスパートが持つ 長年の経験・ノウハウの連携により、お客様の課題にあった解決策をご提案します。
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