krxrossの雑記帳

2016-12-11

個人的メモ


http://d.hatena.ne.jp/takeda25/20120511/1336746314
コメント欄
私はATOKをメインに、必要に応じてGoogleIMEを適時素早く切り替えて使うというやり方でタイプしています
テレビ番組名やキャラクター名などの変換はGoogleIMEは圧倒的ですからね
しかしATOKを手放すことは出来ません
慣れの問題もあるのでしょうが、やはり誤字脱字の修正、候補単語の精度でまだ足りないと思います
詳しくはありませんが、そういう調整はとても細かい配慮の積み重ねになるのでは無いでしょうか
そういった配慮がどれだけ出来るかは、結局機械ではなく人間の意識の高さだけだと思います
そこに無料ソフトである壁がある気がします、無料なのに開発には手間ばかりかかりますからね

その2
googleIME使ってますが良いものでは無いですね、固有名詞に強いだけで。
変換自体、特に文自体の変換はイマイチな感じ。

その3
アルゴリズム改良して、究極的には人間の代わりをさせたいGoogleと、
アルゴリズムと人間の知見の両方を使っていきたいブログ主の考えの違いですね。

http://d.hatena.ne.jp/takeda25/20161112/1478956128
Google翻訳がよくなったことは確かだ。
ものすごくよくなっている
それについては各所で書かれている/今後も書かれると思う。
しかし、ぼくが言いたいのは、人間と同じように考えられる機械ができるまでは、人間の補助を必要としない機械翻訳はできない

「父は、母が誕生日を忘れたので、怒っている。」
→"My father is angry because my mother forgot her birthday."
✕her birthday
○his birthday

父母入れ替えると、正しく訳出される
「母は、父が誕生日を忘れたので、怒っている。」
→"My mother is angry because my father forgot her birthday."

コメント
父は、母が誕生日を忘れたので、怒っている。
「この情報だけ」だと、どっちがどっちかわからないでしょ?
でも翻訳の結果は返さないといけない

http://lifehacking.jp/2016/11/google-translate-and-productivity/
Here is a scene from that volume. Standing by a window, behind shutters, the narrator daydreams about a bee buzzing near an eager flower, its stamens “spontaneously curved so that the insect might more easily receive their offering.” Now his focus shifts to the tryst unfolding below, between Charlus (also known as Palamède de Guermantes) and the Guermanteses’ ex-tailor, Jupien, who is younger and of a lower class. The narrator describes how each man was transformed once he was sure no one was watching him.
そのボリュームのシーンがあります。 シャッターの後ろの窓に立って、ナレーターは熱心な花の近くで蜂が鳴っているのを見て、その雄しべは「自発的に湾曲して昆虫がより簡単に奉仕を受けられるようになる」と話しました。 Palamèdede Guermantesとしても知られています)とGuermantesesの元祖、Jupienは、より若く、より低い階級です。 ナレーターは誰も彼を見ていないと確信した後、どのように各人が変容したかを説明します。

なるほど、完璧というわけにはいかないのですが、ちょっと驚いたのは最後の行で “once he was sure no one was watching him” と付け足された部分を、日本語においては適切に文章の中心部分にもってきて「誰も彼をみていないと確信した後、」と句読点つきで翻訳してくれた点です。
あるいは、途中英語ではない言語が入っている部分は、ちゃんと過剰翻訳することなく英字のままにしてあるのもしびれます。

ニューラルネットワークは、文章をたんにフレーズの断片ではなく、意味のある連なりとして認識して過去にトレーニングされた文章例に基づいて翻訳をしていますので、こうした意味の通る翻訳を実現できるのでしょう。

Google 辞めました
http://d.hatena.ne.jp/takeda25/20120511/1336746314
最高の調理器具を使って最高の料理を追求できると思っていた。
しかし、思い違いだったのは、会社の目標は「最高の自動調理機械を作ること」だった。何もかもを機械に任せる。得られる食材を自動的に調べさせ、それらを自動的に調理させる。人間は、関わらなければ関わらないほどいい。


使える機械翻訳20種以上 オンライン 翻訳サイト のまとめ
http://lab.planetleaf.com/network/summary-of-online-translation-service.html

フレーズベース
http://www.trans-frontier.com/blog/2016/07/mt-overview-02/

Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します
http://www.yasuhisay.info/entry/2016/11/23/000000

http://fromdusktildawn.hatenablog.com/entry/2015/09/27/113757

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