機械翻訳の弱点

 

 

西洋の言語と日本の言語において、もっとも異なるのは人称代名詞の種類です。

西洋の言語における人称代名詞の種類は、だいたいどこの国でも五種類程度にしかなりません。

英語の場合だと【 I 】【 You 】【 He 】【 She 】【 They 】の五種類です。

日本語の場合ですと平仮名、カタカナ、漢字を組み合わせることによって様々な表現を作り出せることができます。

 

英語の場合、どんなにキャラクターの総数が多くても、一人称の表現は全てのキャラクターにおいて【 I 】で統一され、二人称の表現は全てのキャラクターにおいて【 You 】で統一されるため、対象となる原文を正しく訳すためには、原文に含まれている登場人物の総数への理解が必要不可欠です。

 

翻訳対象となる原文を訳すために必要なこと 下記の項目への理解が必要です!

【 I 】で表現されているキャラクターが何人存在するのか?

【 You 】で表現されているキャラクターが何人存在するのか?

【 He 】で表現されているキャラクターが何人存在するのか?

【 She 】で表現されているキャラクターが何人存在するのか?

【 They 】で表現されているキャラクターが何人存在するのか?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

では実際に機械翻訳が苦手としている人称代名詞の識別について、具体的な実験を通して解説していきます。下記の工程1から3までの手順を機械翻訳で試してみれば、誰にでも簡単に機械翻訳が苦手としている分野の翻訳が分かります。

 

 

 

 

 

 

 

上記のケースの場合、機械翻訳は人称代名詞の表現を訳文の中から削除して訳出してきていますので、原文に含まれているキャラクターの識別と誰のセリフで、ダレに対しての台詞であるのかの識別は、人間の翻訳者が担当しなくてはなりません。

 

 

 

 

上記のケースの場合、機械翻訳は同じ人称代名詞で表現されていたキャラクターを同一人物だと誤認して訳出してきていますので、原文に含まれているキャラクターの識別と誰のセリフで、ダレに対しての台詞であるのかの識別は、人間の翻訳者が担当しなくてはなりません。

 

 

 

この結果から分かること 【 機械翻訳の弱点 】

 

同じ人称代名詞で表現されているキャラクターが複数存在している文章を翻訳する場合、

同じ人称代名詞で表現されているキャラクターを同一人物だと誤認してしまうため、

同じ人称代名詞で表現されているキャラクターが複数存在する文章には対応できない。

また台詞の掛け合いで構成されている文章にも対応することができない。

そのため、映画の台本やドラマの台本、オペラや洋楽などの文芸翻訳には対応することができない。

 

 

 

 

 

【 機械翻訳の弱点 】 人称代名詞

機械翻訳は、同じ人称代名詞で表現されているキャラクターを同一人物だと誤認してしまうため、

・原文に含まれているキャラクターの総数が5人以下の文章までしか訳すことができない。

・原文に含まれているキャラクターの総数が理解できない。

・原文に含まれているキャラクターの識別ができない。

・原文に含まれているキャラクターの性別や性格が理解できない。

・それぞれのキャラクター同士の人間関係が理解できない。

 

 

 

【 機械翻訳の弱点 】 冠詞

機械翻訳は、同じ人称代名詞で表現されているキャラクターを同一人物だと誤認してしまうため、

原文における冠詞の役割が下記の項目1の場合、どの人称代名詞を受ける用途であるのかを判断できない。

 

【 西洋の言語における冠詞の役割 】

冠詞 【 a 】【 The 】の役割

 

1 前後の文章の中の人称代名詞を受けるときに使用する

2 前後の文章の中の言葉を受けるときに使用する

3 前後の文脈の流れから連想できるであろう言葉を受けるときに使用する

4 後ろに掛かる名詞を ある特定のものと断定・限定するときに使用する

5 個数・数量を意味するときに使用する

6 特定の地名や人名に付属するものである

7 直訳して訳しても、意味が通る場合なら直訳で訳す

 

 

 

【 機械翻訳の弱点 】 代名詞

機械翻訳は、同じ人称代名詞で表現されているキャラクターを同一人物だと誤認してしまうため、

原文における代名詞の役割が下記の項目1の場合、どの人称代名詞を受ける用途であるのかを判断できない。

 

【 西洋の言語における代名詞の役割 】

【 it 】【 that 】【 this 】【 those 】【 these 】【 stuff 】の役割

 

1 前後の文章の中の人称代名詞を受けるときに使用する

2 前後の文章の中の言葉を受けるときに使用する

3 前後の文脈の流れから連想できるであろう言葉を受けるときに使用する

4 後ろに掛かる名詞を ある特定のものと断定・限定するときに使用する

5 直訳して訳しても、意味が通る場合なら直訳で訳す

 

 

 

 

 

【 機械翻訳に期待できる翻訳品質の限界 】

 

以上の結果から、機械翻訳に期待できる翻訳品質というのは、あくまでも直訳のみになります。

直訳とはどんなものであるのかは、私なりにまとめていますので、下記の資料を参考にしてみてください。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【 人間の翻訳者が担当しなくてはならない翻訳 要約 】

 

機械翻訳に期待できる翻訳品質というのは、あくまでも直訳のみですので、それ以上の翻訳品質を目指すのであれば、下記の項目への理解が必要なのではないのかな? と私は思います。要約とはどんなものであるのかは、私なりにまとめていますので、下記の資料を参考にしてみてください。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【 人間の翻訳者が担当しなくてはならない翻訳 意訳 】

 

機械翻訳に期待できる翻訳品質というのは、あくまでも直訳のみですので、それ以上の翻訳品質を目指すのであれば、下記の項目への理解が必要なのではないのかな? と私は思います。意訳とはどんなものであるのかは、私なりにまとめていますので、下記の資料を参考にしてみてください。

 

 

 

 

 

 

 

 

【 私なりの訳文の制作手順 】

 

 

私は原文に含まれている、それぞれのキャラクターを蛍光ペンで色分けして、冠詞と代名詞を含む表現を赤文字で色分けして、冠詞と代名詞の表現に文脈の流れから読み取れる具体的な言葉を代入して訳文を作成しています。

 

 

 

 

 

 

 

 

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