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No.294 2017.02.15 http://www.aptransways.net/
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読者の皆様、ご購読ありがとうございます。
メルマガ発行者の kawa です。
今回の例文は、会話にも使えそうな比較的短い日常英文です。
今回の例文とその目標訳
∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞
【例文】
The incessant flow of customers in and out of the shop left me
exhausted today.
【目標訳】
今日は顧客が入れ代わり立ち代わり店に出入りしていたので、私は
すっかり疲れ果ててしまいました。
（または）
今日は顧客が入れ代わり立ち代わり来店したので、すっかり疲れ果てて
しまいました。
∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞
上の例文を翻訳ソフト（Ｌ社製）の初期設定で翻訳すると、次のような
訳文が出力されました。
【初期設定での翻訳結果】
「店のそしてからの顧客の不断の流れは今日私を疲れ切ったままにして
おきました。」
∇∇∇
訳語の問題を解消するために、以下の単語または複合語を
ユーザー辞書に登録します。
incessant flow (名詞) 絶え間のない流れ
ユーザー辞書への単語登録により、翻訳結果が次のように変化します。
【ユーザー辞書登録後の翻訳結果】
「店のそしてからの顧客の絶え間のない流れは今日私を疲れ切ったままに
しておきました。」
∇∇∇
次にこの訳文を、筆者の Web サイトに用意した訳出文リライトツール
（デモ版）を使って書き直してみます。
上記の翻訳結果（訳出文）を以下の URL にあるテキストエリアに貼り付
けて、[リライト実行] ボタンをクリックしてください。
http://www.aptransways.net/APL.htm
すると、訳文が次のように書き直されます。
【訳文の自動リライト結果】
「今日は店に出入りする顧客の絶え間のない流れにより私はすっかり疲れ
果ててしまいました。」
日本語としてはまだ少し不自然ですが、少なくとも意味を理解する上では
一気にわかりやすくなったので、最後にこのリライト結果を自分の手で
再修正します。
∇∇∇ 修正例
「今日は顧客が入れ代わり立ち代わり店に出入りしていたので、私は
すっかり疲れ果ててしまいました。」
または
「今日は顧客が入れ代わり立ち代わり来店したので、すっかり疲れ果てて
しまいました。」
この例文は翻訳ソフトで直訳してもなかなかわかりやすい訳出文になら
ないのですが、それは、「ちょっと長めの無生物主語 left 人 exhausted」
という、とても英語らしい構造になっているからです。
見た目は日本語になっても文構造が英語のままなので、日本語として
普通に使える状態にはなりません。
そこで、訳出文リライトツールでは日本語での主語を人間（この例文では
「私」）に変更することで、より日本語らしい文構造に変更しています。
この例文のような構文パターンは英語ではかなり頻繁に使用されるので、
日本語に翻訳するときは要注意です。日本語らしい文構造に変更しないと
わかりやすい訳文にはなりません。
あと、自動リライト結果の中の「店に出入りする顧客の絶え間のない流れ」
というちょっと長めの名詞句ですが、意味は伝わるとしてもまだまだ元の
英語の影響が残っています。
こういうちょっと長めの名詞句は英語ならではの特徴であり、直訳しても
日本語では不自然なフレーズになることが多いので、「顧客が入れ代わり
立ち代わり来店した」のようにフレーズ内の構造を連体形から連用形に
変更するとわかりやすくなったりします。
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※ 訳出文リライトツールには多少の柔軟性と汎用性を持たせて
ありますので、試しに名詞や動詞などを別の単語に変更してみると
どうなるか、遊んでみてください。
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(注) 高額な翻訳ソフトが装備する翻訳メモリー機能（ファジーマッチ
機能）や、変数指定型例文登録機能（パターンマッチ機能）などを使用し
て翻訳結果をチューニングする方法もありますが、このメールマガジン
では、あくまでも翻訳エンジンとユーザー辞書を使用した翻訳方法に限定
した場合に、どこまでできるかをテーマとしたいと思います。
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編集後記
□―――――――□
このメルマガでは、既に数十年の歴史と実績がある「ルールベースの機械
翻訳」を研究テーマにしているので、メルマガの中で Google翻訳を試す
機会があまり多くありません。
Google翻訳は、昨年まで「統計ベースの機械翻訳（統計的機械翻訳）」
という翻訳手法を採用していましたが、昨年 11 月に、AI 技術を導入した
「ニューラル機械翻訳」という新しい翻訳手法に切り替わったようです。
この新しい翻訳手法に切り替わって以降、筆者も時々いくつかの例文を
Google翻訳に翻訳させてその精度をチェックしているのですが、やはり
以前の Google翻訳と比較して翻訳精度が格段に向上しているように見え
ます。これまではまったく使い物にならないツールだったのが、突然、
頼りになる翻訳アシスタントに変貌した感があります。
「Google ニューラル機械翻訳」に対する筆者の最近の個人的感想を、
以下に列挙してみます。
(1) 意味不明な翻訳結果が激減して、原文の真意を推測・理解しやすく
なった。
(2) 特に理科系や技術系の論理的な文章の翻訳では実用レベルに
近づきつつあるように見える。文科系の文章でも以前よりは大幅に
改善しているのでは...。
(3) ルールベースの機械翻訳ソフトまたは統計ベースの機械翻訳ソフトを
販売している日本の翻訳ソフトメーカーにとっては大きな脅威になると
思われる。何らかの対抗策が必要になるのでは？（← 競合可能な AI 技術
の導入など）。
(4) 英日翻訳（和訳）では、自然な日本語からほど遠い直訳調の訳出文に
なることも相変わらず多い。やはり機械翻訳に過ぎないと感じる翻訳例も
多々見かける。 → 見た目には意味の通じる一見まともな日本語が出力
されるが、それが自然な日本語ではないケースがまだまだ多いので、
そのまま使ってしまうのは危険。あくまでも情報収集のためのツールとして
使用し、訳出文を再利用する場合はまだ人間によるリライトが不可欠。
人間の翻訳者ならではのメリットである「意訳」をどこまでできるように
なるのか、今後も注視していく予定ですが、面白そうな翻訳事例を
見つけたらこのメルマガでも話題にしてみようと思います。
次回は、3 月上旬から中旬の間のどこかで配信する予定です。
↓ 英日・日英翻訳ソフトに関するクリックアンケートの最新状況！
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―――――――＜このメールマガジンについて＞―――――――――――
このメールマガジンでは、毎回さまざまな英文を翻訳ソフトに翻訳させて、
ユーザー辞書のチューニングや自作ツールによって翻訳品質が大幅に改善
する事例を紹介しています。例文は、一般文、時事英文（ニュース記事）、
技術文（IT 分野を中心とした理科系全般）など、さまざまな分野の英文
から選んでいます。
ご意見・ご感想・ご要望は → kawa@aptransways.net
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