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深層学習による日中機械翻訳エンジンをリリース

(2018/5/9)

カテゴリ:商品サービス

リリース発行企業:みらい翻訳

深層学習による日中機械翻訳エンジンをリリース


【ポイント】
■ 世界初のカスタマイズ可能な日中のニューラル機械翻訳
■ 従来型の機械翻訳に比べ翻訳精度が大幅に向上
■ 書き言葉系の日中ニューラル機械翻訳エンジンのデモを、みらい翻訳ホームページにて提供開始

株式会社みらい翻訳(みらい翻訳、本社: 東京都渋谷区、代表取締役社長: 栄藤 稔)は、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、本部: 東京都小金井市、理事長: 徳田 英幸)との共同研究のもと、深層学習技術を用いたニューラル機械翻訳エンジン1の、日本語・中国語(簡体字)(以下、「中国語」もしくは「中」といいます。)を開発しました。中国語解析の開発には、都科摩〔北京〕通信技術研究中心有限公司の協力も得ました。
日・中双方向のビジネスシーンを想定した書き言葉系機械翻訳エンジン開発を行い、従来の統計的機械翻訳に比べ翻訳精度が大幅に向上しました。当エンジンの訳質はみらい翻訳のホームページにてデモとして体験いただけます(https://www.miraitranslate.com/index.php#txt-t)。
また、ニューラル機械翻訳エンジンを搭載した企業向け機械翻訳サービスであるMirai TranslatorTMにも本年夏頃を目処に、この度開発した日・中機械翻訳エンジンを追加し、サービスを拡張しての提供を開始します。

【背景】
日本経済における対中取引は、輸出入額および対中直接投資額も、製造業を中心に2017年においても堅調な推移をみせております。中国が日本経済にとって重要なパートナーである状況はこれからも継続されていき、ビジネスにおける中国との協業やコミュニケーションは今後も増加傾向が続くでしょう。一方で、深層学習による機械翻訳技術の進歩は目覚ましく、日英言語間のサービスはより日常的にビジネスシーンで利用されるようになってきています。みらい翻訳では、市場の要望に応えるためにも、この深層学習技術を活用した日本語・中国語間のニューラル機械翻訳エンジンの開発にいち早く取り組んで参りました。

【今回の成果】
みらい翻訳は、NICTとの共同研究のもと、深層学習技術を導入することにより、日・中、双方向のビジネス向け書き言葉系の精度を大幅に向上した機械翻訳エンジンを開発しました。特に、ビジネスコミュニケーションや製造系等のビジネス文章などに注力した精度向上を実現しております。ニューラル機械翻訳エンジンは、従来型の機械翻訳エンジン(統計的機械翻訳エンジン)と比較し、翻訳精度が大幅に向上しました。

【今後の展望】
今回開発した日中の書き言葉系機械翻訳エンジンは、みらい翻訳の企業向け機械翻訳サービスであるMirai TranslatorTMや、みらい翻訳のパートナーが提供するパートナーサービスに組み込まれ、実用性の高い機械翻訳ソリューションとして提供していく予定です。当サービスでは、お客様の固有名詞に対応するユーザ辞書を登録してご利用いただけるようになります。また、みらい翻訳では、日本語・中国語間の翻訳エンジンでも、過去に人手翻訳したお客様の対訳データをお預かりし、翻訳エンジンを機械学習し直すことにより、お客様固有表現を翻訳処理できるように、日中エンジンもカスタマイズできるサービスも提供して参ります。

【今回の成果の詳細】
従来型の統計的機械翻訳エンジンの翻訳処理結果と、今回開発したニューラル機械翻訳エンジンを、ビジネスコミュニケーションおよび製造系等のビジネス文章を評価文として、人手による精度評価を行いました。
比較対象 1. 統計的機械翻訳エンジン(従来エンジン)
2. ニューラル機械翻訳エンジン
従来エンジンに対するニューラル機械翻訳エンジンの粗読率2を確認したところ、中国語から日本語への翻訳処理結果の粗読率は60%(対従来エンジンからの改善率は80%)、日本語から中国語への翻訳処理結果の粗読率は80%(対従来エンジンからの改善率は30%)を超えました。
今回の結果では、特に日本語から中国語への翻訳精度が高く、日本企業内にある日本語文書を、中国の現地法人に情報共有する場合に役立つと想定できます。製造業の現場では、製造マニュアル等の日本語書類は充実しているが、中国等の現地法人では十分な資料が揃っていないと聞きます。そのような場合、機械翻訳で大量の日本語書類を処理し、中国語で共有することが可能になります。

<翻訳例文>
中国語→日本語






日本語→中国語






1 ニューラル機械翻訳エンジンとは、脳の神経回路を模したニューラルネットワークを用いた機械翻訳技術です。膨大な対訳データによりニューラルネットワークを機械学習することで、高精度な翻訳を実現します。

2機械翻訳の実用性を確認する評価軸。翻訳結果において、原文の情報がどの程度翻訳処理結果で読み取れるかを5段階で評価し「5」を満点とする。3から5点の文章の総数を文章全体数で割った割合を粗読率として明示し、機械翻訳結果が理解可能な割合を表す。

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