2023 Fiscal Year Final Research Report

Developing a translation process model and constructing an integrated translation environment through detailed descriptions of translation norms and competences

Research Project

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Project/Area Number	19H05660
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Broad Section J
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	Kageura Kyo 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (00211152)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	阿辺川武東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 特任准教授 (00431776) 藤田篤国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所先進的音声翻訳研究開発推進センター, 主任研究員 (10402801) 内山将夫国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所先進的音声翻訳研究開発推進センター, 室長 (70293496) 宮田玲東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 講師 (70804300) 山田優立教大学, 異文化コミュニケーション学部, 教授 (70645001)
Project Period (FY)	2019-06-26 – 2024-03-31
Keywords	翻訳プロセス・モデル / 翻訳規範 / 翻訳コンピテンス / メタ言語 / 翻訳テクノロジー / 機械翻訳 / 翻訳教育
Outline of Final Research Achievements	(1) A translation process model was constructed, in which elements of translation processes and the criteria for translation were linked. In doing so, we developted a set of metalanguage systems that cover translation project, source document attributes, source document elements, translation strategies, translation issues, subjective evaluation expressions, translation competences, and differences in translations. The metalanguage systems were empirically tested through translation experiment. (2) We developed and made open MNH-TT, an integrated translation training platform. We developed MT and related automatic processing and evaluation modules that take into account human translation processes. Some of them were incorporated into MNH-TT, together with metalanguage systems. (3) The metalanguage systems, the system that evaluate documents for translation purposes, MNH-TT and a series of translation data were made publicly available.
Free Research Field	専門語彙論・翻訳論・言語処理
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	翻訳プロセスと翻訳に必要なコンピテンスを高い解像度で記述することにより、ニューラル機械翻訳（NMT）や大規模言語モデル（LLM）の発展をめぐって印象論的なかたちでなされがちな、翻訳とはどのようなものか、NMTは人間の翻訳に取って代わるかといった問いを科学的に検討する共通の手段を示したことは社会的に大きな意義を有する。これらの解明を通して、翻訳教育の新たな枠組みを提案し有効性を示したことは教育応用の先端を拓く。また、NNMTのさらなる展開とNMTと人間の協調関係を踏まえた評価技術のメタ評価、関連技術の開発とシステム公開は、技術そのものの学術的意義に加えて今後の方向性を示した点で極めて重要である。