自動機械翻訳の歴史

機械通訳・自動通訳の略史


■自動機械翻訳の略史  

翻訳のやり方は、文法「ルール」 →ビッグデータ「統計」 →「ニューラル」 へと変遷

1950年代  機械翻訳技術が誕生  以後は長年、すべて「ルール翻訳」(文法規則にそって翻訳)だった

2010???年ごろに普及  「統計翻訳」(ビッグデータを統計処理し、翻訳規則や辞書を自動的に作成)

2016         「ニューラル」へ切替始まる      


■自動機械翻訳の歴史


第二次世界大戦が機械翻訳開発の歴史のきっかけ
    英国諜報機関がドイツ軍の暗号解読に成功 →言語の変換への期待高まる

1946  電子計算機「ENIAC」が登場

1947
    朝日新聞2013/2/9e6 「自動機械翻訳」より以下引用: 「大戦中は無線を使って暗号がやりとりされていました。その暗号を解くために、語順の並び替えや他の文字への置き換えと言った様々な方法が試されました。戦後の1947年、米国の数学者ウォーレン・ウィーバーが、暗号解読技術の延長として、機械翻訳ができないか考えました……。やがて冷戦期に入り、研究の中心は英露翻訳に……。軍から多額の資金」

Alan Turing 「人工知能の生みの親」

●1950年代  機械翻訳技術が誕生 =文法「ルール翻訳」

米IBMなどが機械翻訳の研究

1955 九州大が研究開始

京大などでも研究

1970年〜1980年代  基礎技術の開発  音声認識が発達

    音声認識アルゴリズム「Hidden Markov Models」

 人工知能技術「Deep Neural Networks」  エラー率が減少


1977  PC用を開発 
    JT99/7/31p12 松下とATR共同開発 ノートパソコンで。
Jマイクに向かってしゃべるとスピーカーから音声が。ホテルの予約やレストランでの食事、買い物など海外旅行の場面でよく使われる日本語と英語あわせて8,000語。日本語から英語は一秒、逆は三秒。認識確率は平均90% 実用化には数年と

 


本?より「山本社長によると  TOEIC  に置き換えると500点台のレベルに達している。日本の短大生の平均の450点を上回り、。.。2010年には、外国人の講演を同時通訳できる実力を備える可能性が大きい」

1997  米Dragon Systems(当時)とIBMから音声認識技術を使った一般向け製品
Dragon Systems(のちにNuance Communicationsが買収)はDragon NaturallySpeaking
IBMはViaVoice

 

ATR音声翻訳通信研究所(日経99/5/28p1)
    政府系の国際電気通信基礎技術研究所(ATR, Advanced Telecommunications Research Institute International)

2002  携帯電話で     
     日立が全面広告  (朝日02/3/27p6 「自動通訳システム」
  携帯電話からサービスセンターに電話して日本語で話し掛けると、その言葉を自動認識、対応する外国語に変換して音声で出力する www.hitachi.co.jp/inspire/

2002  ネット上で瞬時に翻訳 →クラウド
    日本IBM 一秒当たり少なくとも220語 (朝02/3/27p12

2002 戦争で実用 
    some already tested in the Balkans and Afghanistan, Iraqへ jt02/1025p14

2002/12  「携帯通訳機、来年にもNECが販売 日−英即座に」
(朝日02/12/ 「NECは計算方法や単語選択の手順などを効率化し、少し性能を高めたPDA程度でも、「駅はどこですか」「かぜ薬はありませんか」といった旅行英会話程度なら1秒以内で通訳できる。 」

 

2010???年ごろに普及   統計翻訳」(ビッグデータを統計処理し、翻訳規則や辞書を自動的に作成)。開発はIBMが1980年代に開始
 

2005 Microsoft 機械翻訳の研究を開始
Microsoft ResearchのFrank Seideら論文: Conversational Speech Transcription Using Context-Dependent Deep Neural Networks
トロント大学Geoffrey Hinton論文: Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets

 

2006????ごろか(すでに2002にはあったのかも)    すでに実用化の例    
・マイクロソフトサポート http://support.microsoft.com/kb/319900/ja
    「重要: このサポート技術情報 (以下「KB」) は、翻訳者による翻訳の代わりに、マイクロソフト機械翻訳システムによって翻訳されたものです。マイクロソフトは、お客様に、マイクロソフトが提供している全ての KB を日本語でご利用いただけるように、翻訳者による翻訳 KB に加え機械翻訳 KB も提供しています。しかしながら、機械翻訳の品質は翻訳者による翻訳ほど十分ではありません。誤訳や、文法、言葉使い、その他、たとえば日本語を母国語としない方が日本語を話すときに間違えるようなミスを含んでいる可能性があります。マイクロソフトは、機械翻訳の品質、及び KB の内容の誤訳やお客様が KB を利用されたことによって生じた直接または間接的な問題や損害については、いかなる責任も負わないものとします。マイクロソフトは、機械翻訳システムの改善を継続的に行っています。もし誤訳を発見された場合には、この KB 下部よりフィードバックをお寄せください。」 英語版 KB:319900  http://support.microsoft.com/kb/319900/en-us/
・2011年7月27日 - リビジョン: 6.0 の「機械翻訳の免責


.

2006  「声を判別、日中携帯通訳機 NECが商品化へ」
(朝日2006年01月04日08時31分より以下引用:
「通訳機のマイクに向かって中国語をしゃべると、数秒以内に通訳された日本語の音声が流れ、画面には中国語と日本語の両方が表示される。日本語を中国語に通訳する場合も同様だ。 ホテルやレストラン、空港、商店などでよく使う日本語5万語、中国語3万6000語に対応。言葉の発音と意味をデータベース化し、聞き取った発音から瞬時に照合して、8割程度の確率で通訳するという。 …… 中国語は発音が複雑なため、情報処理量は英語の約1.5倍になる。通訳ソフトは大型のコンピューターでないと使えなかった。携帯機ではこれまで、あらかじめ用意された例文を選んで翻訳するものしかなかった。」

2008   17カ国自在翻訳ケータイ
日本文か英文を入力 朝日08/3/30p37 一年後に有料化予定 http://atr-langue.jp/smlt/ 

2009/12  Googleが日本語でのスマホ音声検索サービスを提供  音声を検索語ごとに区切って話しかける方式だった
→質問に答えるように賢く
2013/11  Googleの音声検索、日本語でも「話しかける」方式に

 


2011/5 衆議院の議事録作成に音声認識システム 京大開発
    4月の議会運営委員会で承認、本格運用が始まっている。正しく認識できる率は約9割。 発言者の声をマイクで拾うため、基本的にヤジは記録しない。「えー」「まあ」「あのー」などの意味のない言葉を取り除く機能もつけた。  システムでつくった文章を録音と照合して直す作業が必要

2013    TOEIC600点ほどのレベルに達し
    朝日新聞2013/2/9e6 「自動機械翻訳」 「情報通信研究機構の 多言語翻訳研究室長は「…現在の英訳能力は、TOEIC600点ほどのレベルに達している」

2014/12 Skype Translator登場(preview program)  
    Microsoftは、音声認識に人工知能を適用することで、認識率を大幅に向上
    senoneと呼ぶ、phoneme(音素)より細かい単位で定義
    異なる言語間の対話仲介 人工知能で「同時通訳」手元に  日本経済新聞サイ2015/5/11 6:30

AI 人工知能 が進歩
    artificial intelligence   チェス・碁などで次々に人間を凌駕して話題に

2016/12   「メガホンヤク」   
    メガホン型多言語音声翻訳サービスの提供をパナソニックが開始、成田空港など。誘導・案内などの定型文ベース。ドラえもんの「ほんやくコンニャク」を想起させる

ニューラル

脳を真似たニューラルネットワーク(神経回路網)による翻訳技術を、グーグルとマイクロソフトがそれぞれ開発して公開。「グーグル翻訳」と「マイクロソフト・トランスレーター」

2016  「統計」から「ニューラル」へ
        主流だった「統計翻訳」から、人間の神経細胞を真似た「ニューラル」型の解析へ、グーグルとマイクロソフトが移行。フレーズではなく文全体の文脈を把握し、より正確になったとか。統計型は、フレーズごとにはうまいが、文脈全体ではニューラルが自然。ただしニューラルには、一部の訳語を落としてしまう弱点
    「自動翻訳なぜ急速進化 2つのブレークスルー」 など 
   2017/6  日本の情報通信研究機構(NICT)も、ニューラル機械翻訳(NMT)技術を、公開している音声翻訳アプリVoiceTra(ボイストラ)に組み込み。「従来の統計翻訳(SMT)技術に比べ、精度が大幅に向上」

2017/12   TOEIC「800点はいっているだろう」 「翻訳AIの進化でこれ以上の英語学習は不要?」(日経電子版) より以下引用
        「自動翻訳の究極のビジネス・アプリケーションは同時通訳だと考えています。会議のような雑音が入りやすい場所は苦手なのですが、一人ひとりマイクを付けるような方法なら、非常に近い将来、十分に実現できる」 引用終わり

 

 

 

 

「機械翻訳の歴史」で検索 


リンク

情報通信研究機構(NICT)   同時通訳のような、音声翻訳アプリVoiceTra(ボイストラ)を公開


Google ad