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  • 機械翻訳
    と共存する英語教育
    ―抵抗感と学習意義の変容についての分析―
    佐藤 眞理子
    リメディアル教育研究
    論文ID: 2023.07.20.01
    発行日: 2023年
    [早期公開] 公開日: 2023/08/01
    DOI https://doi.org/10.18950/jade.2023.07.20.01
    ジャーナル フリー 早期公開
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    本研究では「

    機械翻訳
    と英語教育の共存」について検討する。学校教育の情報化が進む中，
    機械翻訳
    導入が英語学習に与えるインパクトは大きい。学力別三層に分けた大学生166名及び小中高専任教師123名を対象に「
    機械翻訳
    に対する抵抗感」「英語学習に対して感じる必要性と意義」について調査し，学力下位層に焦点を当てて分析した。検証の結果，教師は学生に比べ
    機械翻訳
    への抵抗感が有意に強く，下位層は最も弱かった。また，
    機械翻訳
    が普及した際の英語学習の意義について，上位層の学生は「
    機械翻訳
    を利用する土台として重要」，中位層は「学習意義低下」，下位層では「漠然と英語学習は必要」と考える傾向が見られた。
    機械翻訳
    は，抵抗感が低く，学習意義を消極的に捉える下位層にとって，英語学習を回避する“逃げ道”になり得ることが示唆された。
    機械翻訳
    の教育的効果を検証し下位層へのアプローチを検討することはリメディアル教育の喫緊の課題といえよう。

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  • コンピュータによる言語の翻訳
    相沢 輝昭
    電氣學會雜誌
    1991年 111 巻 5 号 405-412
    発行日: 1991/05/20
    公開日: 2008/11/20
    DOI https://doi.org/10.11526/ieejjournal1888.111.405
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  • 用例主導型英日
    機械翻訳
    システムの実用化
    変換主導型機械翻訳（TDMT）の科学技術文献への適用
    *太田 浩子, 白木澤 佳子, 吉田 芳郎, 吉岡 慶和, 松田 忍
    情報科学技術研究集会予稿集
    2001年 if38 巻
    発行日: 2001年
    公開日: 2001/10/12
    DOI https://doi.org/10.11514/inforum.if38.0.13.0
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    科学技術振興事業団（JST）では科学技術文の翻訳を目的とした英日
    機械翻訳
    システムの構築に際して、新たな
    機械翻訳
    手法として注目されていた用例方式に着目し、ATR音声翻訳通信研究所の研究成果である変換主導型
    機械翻訳
    （TDMT）を翻訳エンジンとして取りあげ、科学技術文献抄録に試験的に適用した。その結果、TDMTエンジンが科学技術文の翻訳に関しても有効であることが確認された。そこで、平成12年度に、TDMTを翻訳エンジンとした用例主導型英日
    機械翻訳
    システムの実用化に向けた整備を行い、平成13年7月より、JSTで提供している分散型デジタル・コンテンツ統合システムの一機能として提供を開始した。本稿では、TDMTエンジンの概要、実用化に向けた整備内容、今後の課題について述べる。
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  • Machine Translationと英語教育
    和文英訳演習支援ツールとして
    笠原 多恵子
    時事英語学研究
    1997年 1997 巻 36 号 133-150
    発行日: 1997/09/01
    公開日: 2012/11/13
    DOI https://doi.org/10.11293/jaces1962.1997.36_133
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  • 中国特許翻訳情報の検証
    中国特許庁英語抄録と日本特許庁提供の機械翻訳の精度の検証
    田畑 文也
    情報プロフェッショナルシンポジウム予稿集
    2021年 2021 巻
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/06/21
    DOI https://doi.org/10.11514/infopro.2021.0_7
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    中国特許の出願が増大し、日本特許の10倍以上の出願数になっているが、中国特許を精査する際に重要な情報である中国特許庁提供の英語抄録と、日本特許庁提供の新しい翻訳エンジンを用いた

    機械翻訳
    について、翻訳精度の検証を実施した。中国特許庁提供の英語抄録については、少なくとも一部の翻訳工程では
    機械翻訳
    を用いていると考えられ、例えば”polyethylene terephthalate”と訳されるべきで所について43％が、”polyethylene glycol terephthalate”と訳の湧き出しのように誤訳されなど、
    機械翻訳
    で生じたと考えられる誤訳が、そのまま提供されており、翻訳精度的に問題あることがわかった。また、日本特許庁提供の中国特許
    機械翻訳
    も、例えば、中国語の”深度学习”は、深層学習等と訳されるべきところが、サンプル調査した100％が、深さ学習、深度学習と誤訳され、訳語としての精度に問題もあることもわかった。

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  • 派生文法に基づく日本語処理とその応用に関する研究(自然言語処理)(<特集>人工知能分野における博士論文)
    小川 泰弘
    人工知能
    2001年 16 巻 6 号 884
    発行日: 2001/11/01
    公開日: 2020/09/29
    DOI https://doi.org/10.11517/jjsai.16.6_884
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    本論文は, 膠着語の特徴に着目した派生文法を利用することによる日本語形態素解析処理および, 日本語-ウイグル語

    機械翻訳
    について論じたものであり, 6章よりなる.第1章の「まえがき」に続き, 第2章の「日本語文法概説」では, 日本語文法について, 動詞の活用の扱い方を中心に簡単に紹介する.特に従来の学校文法の問題点を指摘するとともに, Bloch, 寺村の文法および清瀬の派生文法について比較しながら説明する.第3章の「派生文法に基づく形態素解析」では, 本研究で開発した日本語形態素解析システムMAJOについて述べる.MAJOは, 派生文法の特徴を活かすことで, 従来よりも文法規則が単純な解析を実現している.また, EDRコーパスを用いた形態素解析実験を通じて, MAJOの性能を評価している.第4章の「派生文法に基づく日本語動詞句のウイグル語への翻訳」では, 日本語-ウイグル語
    機械翻訳
    における動詞句の逐語翻訳について, まず日本語一ウイグル語
    機械翻訳
    における派生文法の有用性について述べ, さらに単純な逐語訳では不自然な訳になる場合への対処法を示す.第5章の「形態素解析支援可視化と
    機械翻訳
    における訳語選択への応用」では, 本研究で開発した形態素解析の結果を可視化するシステムを示すとともに, それが日本語-ウイグル語
    機械翻訳
    における訳語選択にも応用可能であることを示す.量後に第6章で本論文のまとめと, 残された課題, 将来への展望について述べる.

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  • 韓国特許調査における
    機械翻訳
    クレーム検索：
    機械翻訳されたクレームを検索する際の網羅性向上の検討
    *田畑 文也
    情報プロフェッショナルシンポジウム予稿集
    2016年 2016 巻 C22
    発行日: 2016年
    公開日: 2016/11/17
    DOI https://doi.org/10.11514/infopro.2016.0_133
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    電子付録
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     海外特許調査において、非英語圏で出願された特許は、従来、マルチカントリー型商用DB（データーベース）でさえ、クレーム以下の情報収録が無かった。近年、中国、韓国等の新興国の特許数の増大とともにDB側の対応が進み、英語または日本語に
    機械翻訳
    された情報を収録するDBが増えてきた。また、日本特許庁より中韓文献翻訳・検索システムなども、無料で提供されるようになった。そこで、韓国特許について、商用DBの提供する
    機械翻訳
    や、日本特許庁の中韓文献翻訳・検索システムにおいて、英語または日本語に
    機械翻訳
    されたクレームをキーワード検索する際の検索精度及び、注意点について検証した。
     その結果、キーワード検索した際の再現率（得られるべき正解母集団に対する網羅性）が9割以上のものがある一方、2割未満のものもあった。ヒットできなかった原因は、（1）正しいキーワードに訳されない　の他に、（2）日本語キーワードから想定されるようなハングル表記でないため、別の言葉に訳される　こともあるなどが分かった。再現率を上げるためには、（A)
    機械翻訳
    特有の異表記を考慮する　だけでなく、（B）対応するハングルの異表記から想定される
    機械翻訳
    も考慮する　などの対策が必要と考えるが、それでも
    機械翻訳
    されたものを、キーワード検索して網羅するには限界あり、現地出願人が競合として存在する場合の侵害予防調査など、網羅性が必要な場合は、漏れを防ぐため、（α）競合出願人に関しては広めに検索補完する　望ましくはさらに（β）ハングルキーワード検索により補完する　などが必要と考える。
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  • 中韓文献翻訳・検索システムの検証
    *佐野 浩太郎, 前田 佳治, 石田 政司, 伊藤 徹男
    情報プロフェッショナルシンポジウム予稿集
    2015年 2015 巻
    発行日: 2015年
    公開日: 2015/12/04
    DOI https://doi.org/10.11514/infopro.2015.0_159
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    電子付録
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     従来、中国・韓国の特許文献の調査で行われていた
    機械翻訳
    を含む英語情報を用いた検索（及び査読）では漏れが発生する。そのため、中国語やハングルによる検索で補完する作業が必要となっている。
     そのような状況のもと、日本特許庁では、中国・韓国特許文献を日本語で検索し、日本語で全文が表示できる「中韓文献翻訳・検索システム」（以下、「JPO中韓システム」と略）の提供を開始した。これにより、調査担当者だけでなく開発者などが容易に中国・韓国特許文献を検索し、内容を査読できる。
     本報告では、開発者などが「JPO中韓システム」を利用して中国・韓国特許文献を査読する際の活用法を提案する。具体的には、「JPO中韓システム」の機能の概略を紹介し現段階で考えられる有効な利用方法を提案する。加えて、
    機械翻訳
    された収録内容の検索精度（翻訳異表記・誤表記）を複数の技術分野で検証し、特許文献を検索し翻訳文を査読する際の留意点を明らかにする。
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  • 機械翻訳
    によるリアルタイム異文化コミュニケーション
    *一色 浩, 川添 博史, 国司 輝夫
    日本社会情報学会全国大会研究発表論文集
    2005年 20 巻
    発行日: 2005年
    公開日: 2006/02/23
    DOI https://doi.org/10.14836/jasi.20.0.265.0
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    最近の
    機械翻訳
    のレベルには驚くべきものがある。うまく使えば，異文化間のコミュニケーションに大いに役立つが，問題は誤訳の危険があることである。相手言語に対する知識がないものが
    機械翻訳
    を使う場合に，これは大変重要な問題である。この問題を如何に解決するかについての試みを述べる。
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  • 機械翻訳
    システムの発展と実用化 (1)
    国内外の開発の経緯と現状
    富永 勲, 佐藤 雅之
    情報管理
    1990年 33 巻 7 号 593-605
    発行日: 1990年
    公開日: 2012/03/23
    DOI https://doi.org/10.1241/johokanri.33.593
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    機械翻訳
    システムの発展, 実用化, システムの問題点, 商用システムの評価, および発展動向を述べた。最も新しいシステムは, 次の四つの問題点を含んでいる。1)原文のあいまいさ, 2)異なる言語間の用語の定義の違い, 3)大規模な翻訳辞書の作成, 4)論理的推論のためのソフトウエアの開発。
    機械翻訳
    システムは多くの産業分野で実用化されている。しかし, 多くの問題点が解決されていない。理想的なシステムの実現は15年後であろう。7個の評価項目についても詳細に述べた。なお, 英文抄録はMuシステムによって作成した。
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  • 4. 応用技術
    4.1 音声処理と翻訳
    浦谷 則好, 江原 暉将
    テレビジョン学会誌
    1993年 47 巻 12 号 1588-1591
    発行日: 1993/12/20
    公開日: 2011/03/14
    DOI https://doi.org/10.3169/itej1978.47.1588
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  • 機械翻訳
    サービスのための制約に基づく訳語選択
    *松野 淳, 石田 亨, 松原 繁夫
    人工知能学会全国大会論文集
    2010年 JSAI2010 巻 2C4-3
    発行日: 2010年
    公開日: 2018/07/30
    DOI https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2010.0_2C43
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    エンドユーザレベルでのグローバル化が進んだ昨今のインターネット社会においては，ある言語を別の言語に機械的に翻訳する

    機械翻訳
    は有用なサービスである．しかし，
    機械翻訳
    では，言語が持つ語の多義性と
    機械翻訳
    に文間文脈を制御するための機構が存在しないことが原因となって，訳語選択の非一貫性問題が生じる．この問題を解決するために，制約最適化に基づいた訳語選択を行うためのモデルを提案する．

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  • 機械翻訳
    と電子化辞書 (<特集>「
    機械翻訳
    」)
    内田 裕士
    人工知能
    1989年 4 巻 6 号 652-659
    発行日: 1989/11/20
    公開日: 2020/09/29
    DOI https://doi.org/10.11517/jjsai.4.6_652
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  • 機械翻訳
    の現状 : 日英及びその他の言語 (<特集>コンピュータ・コミュニケーションの現在)
    池原 悟
    情報の科学と技術
    1996年 46 巻 1 号 26-33
    発行日: 1996/01/01
    公開日: 2017/05/25
    DOI https://doi.org/10.18919/jkg.46.1_26
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    日本を中心とした, ここ10数年間わたる
    機械翻訳
    システムの研究開発の興隆は世界的にも例を見ないものであり,歴史的に特筆される現象でした。この間に開発されたシステムが,必ずしも寄せられた大きな期待に応え切れたとは言えませんが,
    機械翻訳
    の技術及びその利用に関する技術は大幅に進歩し,幾つかのシステムは,翻訳の現場で使用されています。景気の低迷と共に, システムの開発競争は一段落したかに見えますが,現在,研究段階での活動は以前よりもむしろ活性化しており,新しい挑戦が始まっています。
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  • 中韓文献翻訳・検索システム：検索漏れの低減案：
    収録率及び翻訳不良の文法的な観点からの検証
    *西尾 潤, 雙田 飛鳥, 石田 政司, 伊藤 徹男
    情報プロフェッショナルシンポジウム予稿集
    2015年 2015 巻
    発行日: 2015年
    公開日: 2015/12/04
    DOI https://doi.org/10.11514/infopro.2015.0_165
    会議録・要旨集 フリー
    電子付録
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     日本特許庁から提供されている「中韓文献翻訳・検索システム」には、中国・韓国特許文献が
    機械翻訳
    で日本語に変換されて収録されている。そのため、公報番号を入力するだけで、誰でも中国・韓国特許文献を日本語で査読できるようになった。このことは先行技術文献調査やＳＤＩの場面における進歩である。
     ところが、同システムにおいて未収録があったり、誤訳を含んだまま収録されていたりするならば、査読に支障するだけでなく公報テキスト検索において検索漏れの原因となりうるため、収録率や
    機械翻訳
    精度を向上させることは同システム構築上の重要なポイントである。
     同システムの誤訳事例の解析から、原語の文法や表記法が誤訳に大きく影響することが分かった。そこで、原語別に同システムの誤訳傾向と翻訳精度向上に必要な事項を紹介する。また、ユーザーの立場から同システムの翻訳精度向上が可能か試行して報告する。
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  • 機械翻訳
    における文章の生成 (<特集>「
    機械翻訳
    」)
    辻井 潤一
    人工知能
    1989年 4 巻 6 号 645-651
    発行日: 1989/11/20
    公開日: 2020/09/29
    DOI https://doi.org/10.11517/jjsai.4.6_645
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  • テクノロジーを活用したライティングの授業
    野口 大斗
    東京医科歯科大学教養部研究紀要
    2023年 2023 巻 53 号 91-94
    発行日: 2023年
    公開日: 2023/03/24
    DOI https://doi.org/10.11480/kyoyobukiyo.2023.53_91
    研究報告書・技術報告書 オープンアクセス
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    機械翻訳
    技術の進歩や、COVID-19によるオンライン授業の影響は語学教育のありかたを考え直すきっかけとなった。本稿では、授業実践を振り返り、
    機械翻訳
    と共存する方法について紹介する。
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  • 日韓
    機械翻訳
    における様相テーブルに基づいた韓国語述部の生成処理
    金 政仁, 李 鐘赫, 李 根培
    自然言語処理
    1998年 5 巻 2 号 3-24
    発行日: 1998/04/10
    公開日: 2011/03/01
    DOI https://doi.org/10.5715/jnlp.5.2_3
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    日韓
    機械翻訳
    を研究している多くの研究者らは両国語の文節単位の語順一致のような類似性を最大に生かすため, 直接翻訳方式を採択している. しかし, 日本語と韓国語の述部問には, 対応する品詞の不一致, 局部的な語順の不一致, 活用ルールの不一致, 時制表現の不一致などが解決しにくい問題として残っている. 本稿では述部表現の不一致を解決するため “様相テーブルに基づいた韓国語の生成方法” を提案し, それに対して体系的な評価を行なう. この方法は述部だけを対象にする抽象的で意味記号的な様相資質をテーブル化し, 両国語の述部表現のPIVOTとして用いることにより, 述部の様相表現の効果的な翻訳を可能とする. 朝日新聞と日本語の文法本から抽出した2, 338個の例文を対象に述部の翻訳処理を試みた結果, 約97.5%が自然に翻訳され, 述部翻訳の際, 本方法が有効であることが確認できた.
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  • ニューラル
    機械翻訳
    での目的言語側の文脈の効果的な利用
    美野 秀弥, 伊藤 均, 後藤 功雄, 山田 一郎, 徳永 健伸
    自然言語処理
    2021年 28 巻 4 号 1162-1183
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/12/15
    DOI https://doi.org/10.5715/jnlp.28.1162
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    本稿では，文脈を考慮したニューラル

    機械翻訳
    の精度向上のため，目的言語側の前文の参照訳と
    機械翻訳
    結果の両方を文脈情報として用いる手法を提案する．文脈として，原言語側または目的言語側の周辺の文が利用できるが，目的言語側の周辺の文を用いる手法は翻訳精度が下がることが報告されている．目的言語側の文脈を利用したニューラル
    機械翻訳
    では，学習時は参照訳を用い，翻訳時は
    機械翻訳
    結果を用いるため，参照訳と
    機械翻訳
    結果の特徴の異なり（ギャップ）が原因の 1 つと考えられる．そこで，学習時と翻訳時の目的言語側の文脈情報のギャップを緩和するために，学習時に用いる目的言語側の文脈情報を学習の進行に応じて参照訳から
    機械翻訳
    結果へ段階的に切り替えていく手法を提案する．時事通信社のニュースコーパスを用いた英日・日英
    機械翻訳
    タスクと，IWSLT2017 の TED トークコーパスを用いた英日・日英，および英独・独英
    機械翻訳
    タスクの評価実験により，従来の目的言語側の文脈を利用した
    機械翻訳
    モデルと比較して，翻訳精度が向上することを確認した．

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  • Super-Functionに基づく日英
    機械翻訳
    に関する研究(自然言語,<特集>人工知能分野における博士論文)
    篠山 学
    人工知能
    2009年 24 巻 1 号 119_2
    発行日: 2009/01/01
    公開日: 2020/09/29
    DOI https://doi.org/10.11517/jjsai.24.1_119_2
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