deepl翻訳 chrome

seems to be part of Starbucks’ journey of learning to use data.もう一つの教訓として、A.I.はデータを使うことを学んだスターバックスの旅の一部のようです。,スターバックスの事例から得られるもう一つの教訓として、AIの導入過程が同社がデータ活用を学んでいく旅の一部になっているようだ、ということがある。.©Copyright2020 AI専門ニュースメディア AINOW.All Rights Reserved.新型コロナウイルスの統計値を解釈する際によくある落とし穴を避けるためのショートガイド,機械学習をどこよりもわかりやすく解説！　教師ありなし学習・強化学習だけでなく5つのアルゴリズムも完全理解！,ELYZAが人間を超える国内最大の日本語AIエンジン「ELYZA Brain」を発表 ー事業パートナーも募集. DeepL翻訳は、最先端のニューラルネットワーク技術を駆使して開発された、超高性能な機械翻訳システムです。 英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、イタリア語、オランダ語、ポーランド語、ロシア語、日本語、中国語に対応しています。 Qiita can be used more conveniently after logging in.Help us understand the problem. DeepL Chrome Extension. 最近、DeepL が日本語に対応したと話題です。僕も試してみましたが、Google 翻訳よりも正確な気がします。 2020/5現在、DeepLのChrome拡張でも同様の処理が可能です。 手順としては、 1. What is going on with this article?you can read useful information later efficiently. This extension allows you to show the DeepL translation of selected text on any website. DeepL Translator is a machine translation service that produces translations of unprecedented quality. 日本語対応したDeepL翻訳は、従来の翻訳AIに比べて自然な日本語を出力することで注目を集めています。同AIの登場は、翻訳業務が完全自動化される未来を予感させるものなのでしょうか。,この記事では、AINOW翻訳記事担当者が実際にDeepL翻訳を使って翻訳記事を作成した経験にもとづいて、DeepL翻訳の威力と限界を考察します。そして、今後の翻訳AIの進化がもたらす影響と未来における翻訳業務のあり方も論じます。,DeepL翻訳とは、ドイツ・ケルンに本拠地をもつDeepL社が2017年から公開している多言語対応翻訳AIです。2020年3月19日には、対応言語に日本語と簡体字中国語が追加されました。,DeepL翻訳は世界各国のメディアから絶賛され、例えばUS版techCrunchは「翻訳スピードは他社の翻訳ツールに遜色なく、精度とニュアンスは他に勝る」と評し、フランスの有力紙ル・モンドは「フランス語らしい」表現ができる、と述べました。多数の日本メディアも、同AIを高評価する記事を公開しています。,満を持してリリースされたDeepL翻訳日本語版について報じた日本メディアの多数の記事は、「翻訳ツールの定番であったGoogle翻訳を凌駕した」と報じました。AINOW翻訳記事担当者も実際にDeepL翻訳を試用してみたところ、以前から使っていたGoogle翻訳より良い結果が得られたので、現在ではDeepL翻訳を翻訳業務に導入しています。,しかし、DeepL翻訳を導入したとしても、翻訳記事作成業務の大部分が自動化されたわけではありません。というのも、DeepL翻訳をはじめとした翻訳AIは、実のところ、,DeepL翻訳の性能とその限界を知るうえで、「英文和訳」と「翻訳」の違いを明らかにすることは非常に重要です。こうした違いを理解するためには、翻訳文が完成するまでのプロセスを振り返る必要があります。,高精度な翻訳AIの登場は、ステップ1「原文リサーチ」における英文和訳の作成に革命を起こしました。かつては手作業で行っていた,翻訳における業務プロセスで解説したように、翻訳とは英文和訳によって作成された日本語文を、ストラテジーにもとづいて翻訳技法を活用しながら推敲するタスクです。,英語原文にもとづきながら多様な表現が許容されるという特徴こそが、英文和訳と翻訳のもっとも重要な違いです。この違いにより英文和訳に関する学習データは整備・拡充できる一方で、翻訳に関しては学習データ自体を用意することが極めて困難、ということが帰結します。というのも、,英文和訳と翻訳の違いを理解すると、翻訳AIの進化の行く末が予見できそうです。翻訳AIの英文和訳力に関しては、学習データの充実化が容易なので、今後も進化していくでしょう。対して翻訳はそもそも翻訳者が「正解」を決定するタスクなので、翻訳AIによる自動化というアプローチ自体がなじまないものがあります。,英文和訳と翻訳は質を異にするタスクなので、翻訳AIによって翻訳業務全体を完全自動化するのは困難だと言えます。しかしながら、翻訳AIの英文和訳力が向上すれば、翻訳者は翻訳に集中できるので、結果として翻訳業務の品質が向上します。,以上の原文で難しいところは、”as a long hard look in the mirror.”の箇所です。Google翻訳は直訳調で、日本語として意味不明です。対してDeepL翻訳は自然で意味の通る日本語が生成されています。,以上の原文に難解なところはなく、簡単に英文和訳が可能です。しかし、” emotionally difficult “の和訳で差異があります。この英文箇所の和訳を比較した場合、「感情的に困難」はやや不自然な日本語に感じ、「感情的に難しい」は相対的に自然に感じられます。こうした,以上の実例から、DeepL翻訳はGoogle翻訳より適切なコロケーションを備えた和訳を生成することがわかります。最終的な翻訳文では、さらにコロケーションを考慮して「感情的に辛い」としました。高品質な翻訳文を作成するには、こうした細部のコロケーションに配慮することが肝心です。,ちなみに、DeepL翻訳は関西弁のような日本語の方言を標準的な英語に和文英訳できることで話題になりました。こうした方言対応は、以下のような記事で検証されています。,以上のような方言対応は、DeepL翻訳のGoogle翻訳に対する優位点のひとつと言えるでしょう。,DeepL翻訳は英文和訳力に優れている一方で、翻訳における基本テクニックである翻訳技法を活用した和訳を生成しません。もっとも、同AIが翻訳技法を使えないのは当然とも言えます。というのも、このテクニックは、自然な日本語文を作成するために、時として,以下では実際のAINOW翻訳記事を引用しながら、DeepL翻訳が生成した英文和訳に翻訳技法を適用した事例の一部を示していきます。,DeepL翻訳は、人称代名詞／指示代名詞を字義通り「彼／彼女」もしくは「それ／それら」などに訳します。しかし、,英語では日本語では主語にならないものが、頻繁に主語となります（文法的には「無生物主語」と呼ばれる）。そのため、,一般に翻訳は、「英単語が並んでいる通り」左から右に順に訳していくのが原則です。しかし、構文が複雑な場合、,以上のような翻訳技法は、AINOW翻訳記事においてどの程度使われているのでしょうか。未公開記事を含む11本のAINOW翻訳記事を対象として、翻訳技法の活用頻度を調べてみました。調査は、DeepL翻訳が生成した未推敲の英文和訳と推敲済みの（冒頭解説文と訳註を除いた）翻訳文をMicrosoft Wordの「文書の比較」機能を使って差分を検出する方法で行いました。調査結果の一部は、以下のような表にまとめられます。,以上のように、DeepL翻訳を活用したとしても、AINOW翻訳記事のような専門的な内容の翻訳文を完成させるには、少なくない推敲が必要なのです。,専門的な内容の文章ではその限界を露呈するDeepL翻訳は、日常的な内容の文章ではかなり信頼できる性能に達していると考えられます。本記事を執筆しているAINOW翻訳記事担当者は、AINOW以外の業務で英文記事にもとづいた記事を作成しています。この記事を作成する際に、Google翻訳を使って短時間に大量の英文記事を読んでいますが、,ちなみに、大量の英文記事を読む時にGoogle翻訳を使う理由は、Google翻訳をChromeブラウザのアドオンとしてインストールすると、クリックひとつで翻訳文がブラウザ画面上に表示されるからです。対してオンライン版DeepL翻訳は、翻訳したい英文をコピー＆ペーストするという手間がかかるため、大量に英文を読む際には面倒になるからです。,DeepL翻訳が限界を露呈するケースは専門的な内容の英文翻訳のほかに、英語文芸作品の翻訳が挙げられます。文芸作品には、,DeepL翻訳をはじめとする現代的な翻訳AIは、高精度な英文和訳を生成することによって、翻訳業務の負担を大きく軽減します。それでは、翻訳AIの英文和訳力がさらに高精度になると、翻訳者にはもはや語学力が不要になるのでしょうか。この疑問に答えるには、翻訳者に求められるスキルを整理する必要があるでしょう。,前述した翻訳記事作成に際する4つのプロセスは、必須3スキルを以下のように組み合わせて使いながら遂行します。,翻訳AIは、今後ドメイン知識をふまえたさらに高精度な英文和訳を生成できるようになると予想されます。したがって、原文リサーチにおける負担がますます軽減されるでしょう。しかしながら、,本記事では、翻訳AIの役割を「英文和訳の生成」に限定して考察してきました。考察を未来の翻訳AIにまで広げた場合、その役割を英文和訳に限定する必要はありません。,翻訳業務の要である翻訳文の作成は、翻訳者の意思決定が深く関与するため、翻訳AIによる自動化には向かないタスクです。しかし、翻訳時の意思決定をサポートするような機能を翻訳AIに実装することは可能なのではないでしょうか。以下では、役に立ちそうな翻訳サポート機能の事例を列挙します。,以上の機能は、おそらくは技術的に実装可能なものばかりです。とくに「ですます調」または「である調」の選択は、今すぐにでも実装してほしい機能です。現状だとDeepL翻訳とGoogle翻訳は、「ですます調」でしか英文和訳しません。そうした和訳を「である調」に修正する作業は、非クリエイティブな苦役でしかありません。,前節で述べた翻訳サポート機能が実装された場合、翻訳AIは「英文和訳作成の労力軽減」以上の働きをすることが期待できます。,校正者としての翻訳者に重視されるようなるのは、ドメイン知識とビジネススキルです。というのも、これらにもとづいて校正的翻訳における意思決定が行われるからです。,校正的翻訳の時代が到来した時、苦境に立たされるのは（現状でも少ないでしょうが）「ドメイン知識のない翻訳者」です。,来たるべき校正的翻訳の時代において、あえて翻訳AIを使わない「人力翻訳」に価値はあるのでしょうか。文芸作品の翻訳については、芸術的な文体が求められるので人力翻訳に価値はありそうです。しかし、こうした芸術翻訳を除いた（圧倒的に需要の多い）,もっとも、たとえ校正的翻訳が普及したとしても、翻訳業務のそもそもの目的は変わりません。その目的とは,本記事で論じた翻訳サポートの拡充に向かう翻訳AIの進化は、結局のところ、AIと人間の協働作業が増えていく過程と見ることもできます。この過程は,記事執筆者：吉本幸記（フリーライター、JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1取得）.1ヶ月ほど前からSNSで話題なのが、「Google翻訳」超えの機械翻訳「DeepL（外部サイト）」だ。話し言葉はもちろんのこと、難解な方言も自然に翻訳する。 今回は、Ledge.ai編集部で自然言語処理に強みを持つストックマーク社のエンジニアにヒアリングし、DeepLは何がス...Web上には、無料で使える翻訳サービスが多く存在し、スマートフォン向けのアプリを出しているサービスもあります。カメラを使った翻訳機能など、翻訳サービスの多機能化が進む一方で、ユーザーが求め続けているのが、翻訳文の自然さです。今回は、かねてより翻訳文の...※注記：Windows対応のアプリ版DeepL翻訳は、翻訳したい英文を選択後、ctrlキー + cキー押下を2回実行すると、オンライン版DeepL翻訳から翻訳文が出力されます。こちらも、Google翻訳に比べると面倒です。,AI企業が考察するGoogle翻訳超え機械翻訳「DeepL」のスゴさ | Ledge.ai.Another lesson is that A.I.

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