コンテキスト依存型翻訳とは何ですか?
当社の革新的なソリューションであるContext-Sensitive Translationは、翻訳プロジェクトのコンテキストを考慮します。 通常の自動化を超えて、過去の翻訳コンテンツに基づいてAIが意思決定を行います。
これは、文の構造（構文）を調べるだけでなく、その意味（意味論）も理解するという点で、世の中にあるすべての翻訳技術とは異なります。 この記事では、このアプローチが翻訳に与える影響を示す例を紹介します。
コンテキストに応じた翻訳としてBureau Worksは、大規模言語モデルのような先進技術を使用してデータを処理し、より正確な結果を提供します。
この技術を使用すると、翻訳者が作業しているときに、すでに類似の文が翻訳メモリにあるかどうかを確認します。 また、翻訳者が作成した用語集に基づいて提案を行います。 これにより、翻訳の改善と一貫性の向上に役立ちます。
セマンティクスと構文の違いを知っていますか?
言語は、その要素を分析するためにさまざまな方法で編成できます。 これらの方法の中には、構文と意味論があります。
構文は、要素が文内でどのように機能し、それらが互いにどのように関連しているかを扱います。 被験者が特定の言語でコミュニケーションをとるために、文中の情報をどのように配置するかを研究します。
構文のルールは、話している言語や書いている言語によって異なります。 より制限が厳しい場合もあれば、非常に柔軟な場合もあります。 英語の語順は、主語-動詞-目的語の順に従います。 ポルトガル語、フランス語、スペイン語、その他いくつかの言語でも同じです。
英語の構文の主なルールの1つは、完全な文には完全な思考を表現するための主語と動詞が必要であるということです。 以下の例で見るように、
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一方で、セマンティクスは単語、テキスト、フレーズの意味を指します。 言語の専門家は、構文に関する認識を使用して、目的を持ってコミュニケーションを取ります。
意味論の達人になるには、異なる文脈での単語の意味のバリエーションのレパートリーと、説得し、詩のように美的効果を作成する能力が必要です。 翻訳において、最適な意味の一致を生み出すことは基本です。 そして、この探求はおそらく翻訳の最も楽しい部分です。
たとえば、ポルトガル語には、何かを恋しく思うときに表現する「サウダージ」という言葉があります。 英語にはそのような言葉はありません。 しかし、日常生活での最良の代用品は動詞「恋しい」です。 「何か、または誰かを恋しく思う...」 「ホームシック」という言葉を使って、ホームが恋しいときのことを指すこともできます。 文学では、以下のように「long for」という用語も見つけることがあります。
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私たちのBureau Worksは、文脈内での単語の意味を評価するために、意味解析を行います。これにより、翻訳者は翻訳者のスタイル、テーマの参照、およびテキストのジャンルを考慮して、最適な一致を選択することができます。
翻訳のための統合AIの3つの柱
CATツール、またはコンピュータ支援翻訳ソフトウェアは、3つの伝統的なソースからの推奨を提供することで翻訳者を支援します。 翻訳メモリ、用語集、および機械翻訳.
すべての情報源は、以前の翻訳について貴重な文脈をもたらしてくれる良き友人と見なすことができます。 これは、3つのコレクションでテキストをレビューするようなもので、最適な組み合わせになります。
コンテキスト依存型翻訳では、各ソースが翻訳の重要な柱となります。 それぞれを理解しましょう。
- 機械翻訳
この事前翻訳プロセスには、Google、DeepL、Microsoftなどのプラットフォームからの自動翻訳が含まれます。 私たちのプラットフォーム、またCATツールでもあるものが、機械翻訳をどのように処理するか見てみましょうか？
以下に示すように、当社のプラットフォームは、テキストを文に分割して、画面に沿ってプレビューに前翻訳を表示します。 このセットアップにより、翻訳者は詳細に集中でき、後続のプロセスの効率を向上させます。 以下の例をご覧ください。これは、英語からスペイン語に翻訳された私たちのブログの記事を紹介しています。 しかし、生の機械翻訳のみに頼るのは十分ではありません。 だからこそ翻訳者はCATツールを使用します—翻訳メモリ、用語集、AIの提案をリアルタイムで統合することによりプロセスを最適化するように設計されたソフトウェアです。 毎回ゼロから始めるのではなく、CATツールは一貫性を維持し、作業を迅速化し、翻訳者に選択の自由をより多く与えるのに役立ちます。
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機械翻訳は、翻訳作業を大幅にスピードアップするため、貴重です。 ただし、これは標準化されたプロセスです。 MTを単独で使用することの問題点は何ですか? 毎回同じ文章を同じ方法で翻訳するため、出力を最適化したりパーソナライズしたりすることはできません。
そこで、当社のコンテキストセンシティブソリューションの出番です。 それは貴重です、なぜなら以前のすべての翻訳が考慮に入れられるからです。 つまり、エラーや翻訳の好みが特定されると、その候補は前翻訳としてフィードバックされます。
- 用語集
すべての用語集は用語の集まりです。 この文脈では、それは翻訳者の語彙を表します。 用語集を使用すると、テキスト内の単語を変更した際に、同じ意味を持つ後続の単語も変更されます。 これはMTだけでは不可能です。
利点は? 翻訳者はもうその用語を繰り返し修正する必要がなくなり、生産性の時間を得る。
私たちのCATツールのサイドパネルでは、用語集の用語が黄色でハイライトされています。 用語集が辞書としてどのように機能するかを例で見てみましょう:
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- Memory Translation
翻訳メモリはテキストの全体の文を考慮します。 用語集ほど硬くありません。 翻訳が行われるにつれて学習し、改善します。 したがって、それは翻訳者に、以前に行われたものと比較して翻訳された文の近さについて知らせます。
翻訳メモリは、50%から100%の近似度で機能します。 Bureau WorksのBureau Worksツールでは、翻訳のための最小しきい値を選択できます。 たとえば、近接度が80%以上の場合、翻訳者に一致が見つかったことが通知されます！
私たちのコンテキストに敏感なソリューションにより、翻訳者はスタイルを向上させ、翻訳に自分のタッチを加えたと感じます。 そして、著者権が翻訳者にとってどれほど価値があるかを知っています。
アメリカ英語からメキシコスペイン語への翻訳用ドキュメントでテストしたところ、CATツールは100%以上の一致を示しました。 以下のテストを確認してください。
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なぜAIは意思決定ツールなのですか?
ポストAI編集には、まだ偏見があります。 主な批判は、翻訳作業を節約する方法であり、すべてをAIの責任に任せることに関するものです。
しかし、真実はこれらのツールが味方であるということです。 彼らは翻訳作業を整理します。 簡単に言えば、AIは情報源（機械翻訳、用語集、メモリ翻訳）を参照し、これらのコンテキストに基づいて翻訳を提供します。 だからこそ、すべてを一箇所で管理するための正しいツールを持つことが大きな違いを生むのです。 翻訳管理システム (TMS) はまさにそれを実現します—翻訳メモリ、用語集、AI駆動の提案を統合した構造化されたワークフローを提供します。 複数のリソースを個別に扱う代わりに、翻訳者は一貫性があり、効率的でスケーラブルな集中スペースで作業できます。
理想的なシナリオは、翻訳ではなく、AIを使用して決定を下すことです。 これはどういう意味ですか? それは、ツールによって与えられたすべての提案に関する最終的な決定権は常に翻訳者に属することを意味します。 最終的な洗練が人間である場合、配信されるコンテンツもそうなるでしょう。
Unlock the power of glocalization with our Translation Management System.
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