| 研究課題/領域番号 |
19H05660
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(S)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
大区分J
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
影浦 峡 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (00211152)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
177,710千円 (直接経費: 136,700千円、間接経費: 41,010千円)
2023年度: 33,150千円 (直接経費: 25,500千円、間接経費: 7,650千円)
2022年度: 32,890千円 (直接経費: 25,300千円、間接経費: 7,590千円)
2021年度: 33,150千円 (直接経費: 25,500千円、間接経費: 7,650千円)
2020年度: 37,700千円 (直接経費: 29,000千円、間接経費: 8,700千円)
2019年度: 40,820千円 (直接経費: 31,400千円、間接経費: 9,420千円)
|
|---|
| キーワード | 翻訳プロセス・モデル / メタ言語 / 翻訳テクノロジー / 機械翻訳 / 翻訳教育 / 翻訳規範 / 翻訳コンピテンス / 翻訳環境 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、翻訳プロセスに翻訳規範とコンピテンスの要素を対応づけた翻訳プロセス・モデルを構築し関連する機構・技術を開発する。研究は、大きく、(1) 翻訳プロセス・モデルの構築と、(2) 技術開発、(3) 統合環境の構築、(4) モデルの評価の4フェーズから構成される。研究期間の前半はモデル構築と技術開発、後半は統合環境の構築とモデルの評価に重点を置くが、モデルが規範的な性格を有することから、構築・改善と評価を繰り返しながらモデルを精緻化する。
翻訳統合環境・翻訳教育環境、翻訳プロセス要素の自動化技術、データ、メタ言語は研究終了時までにシステム・刊行物・データとして公開する。
|
| 研究実績の概要 |
本年度は、以下の課題に取り組んだ。
第一に、これまで構築した翻訳プロセスモデルと対応するアクトを記述・表現するメタ言語を利用し、特にプロセスの意識化とプロセス規範の発動に関するモデルとメタ言語の有効性を実証実験を通して評価した。また、プロダクト規範と目標言語文書(TD)の品質を考慮し、TD品質と翻訳プロセス要素(および規範とコンピテンス)の対応、自動化技術の翻訳プロセスの中での有効性、メタ言語の有効性を評価するために、特にアクトをつなぐコンピテンス体系をメタ言語として開発した。実証実験の展開のために国際連携の枠組みを構築した。
自動化技術の実装としては、(1)起点言語文書(SD)属性・要素の自動分析に関して、翻訳プロセスにおけるメタ言語の有効性に関する実証実験結果との対応を検証しつつ、実務翻訳・翻訳教育プロセスにおいて有効な手法の開発を進めた。(2)NMTを統合的環境にapi接続し、翻訳プロセスの中で評価する枠組みを設計した。(3)NMTを翻訳プロセスに組み込み、SD属性と要素に対応したTDのあり方も考慮して分析・評価するためにコンピテンス体系メタ言語を開発した。(4)自動差異同定の準備として同一SDの複数翻訳を評価する体系を構築した。
基盤環境に関しては、翻訳プロセス・モデルとメタ言語の実証評価と精緻化を統合環境上で行ないつつ、メタ言語の操作、統計表示を含め、統合環境の使い勝手とシステム的な問題を診断し改善を加える。自動化の課題で開発した手法の一部を環境に接続する。研究発表に加え、限定公開のセミナーを開催した。また、MT関連協会・翻訳関係協会の活動を通して翻訳教育、翻訳産業界、社会一般への知見の還元を行った。社会還元の一環として、プロジェクトで構築してきた基本データの一般公開を行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
メタ言語体系の構築と統合は、構築を通して新たに必要と認識した「コンピテンスそのもの」のメタ言語の構築を含め、予定通り進めることができた。今年度は新たにコンピテンスそのもののメタ言語を体系化し、β版を検証中である。対応して実証実験もコロナ禍下の制限はあるもののほぼ予定通り進めた。実証実験は、メタ言語の教育における効果を研究協力者を募り行うものと、メタ言語体系の評価を内部的に行うものの二つである。現在データ分析を進めている。
自動化技術の実装については専門語彙クローラを含めた調査に関わる部分モジュールの構築、SDの自動評価に関わるプロトタイプの実装を進めている。実装の一部に遅れがあるが、これは評価の体系においてメタ言語の追加が認識されたこととも関わる。MTを含むSDからTDの評価については新たに評価体系の構築を進めることができたため、実装も進行している。
基盤環境については多言語化、メタ言語の組込み、翻訳参照データ操作と検索の体系的機能実現、NMTとのapi接続を実装し、実証実験を通した検証を進めた。
社会還元については講師のコロナ罹患により予定されていた国際講演会を遅らせざるを得なかったが（23年度6月に予定）、専門翻訳者との非公開座談会、学協会での活動を通して一定程度実現できた。また、プロジェクトで構築したメタ言語、およびデータの基幹部分を公開することができた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究としては当初予定どおりに進める。
第5年度（最終年度）の重点課題は、自動化技術の開発・実装、統合環境の運用、メタ言語活用の活用、それらの社会展開である。最終年度は実証評価において統合環境の活用をさらに進める。翻訳実務のかなりは遠隔でシステムを介して行われており、今後、翻訳教育についても国際的な協力体制を前提とし、遠隔と対面を併用して進むことが現実的に想定されることを踏まえ、メタ言語活用の実証実験を統合環境を通して遠隔で行うことはメタ言語と統合環境双方の評価として重要になる。国際ワークショップとしての評価も予定する。生成AIと翻訳との関連では特に研究として修正・変更の必要はないが、研究成果の社会還元活動を強化する必要を認識したため、翻訳と翻訳教育への影響を扱う国内外の研究者・教育者・実務家による講演会を複数回、行う。
自動化技術はSD同定とTD変換、MT評価を、全体の翻訳プロセスにおいてこれまでの産業の枠組みを前提とし前者は人間の翻訳を中心としたプロセスにおける活用を、後者はMT＋PE等MTを中心としたプロセスにおける活用を想定しつつ、主に教育向けを想定したSD評価系（ただし実務にも活用可能）と実務・教育双方を想定したSD=TD評価系のシステムを実装する。このうち前者はウェブプラットフォームとして公開予定である。
メタ言語については、今年度にRoutledge社から図書のかたちで理論的背景から利用事例までを含めて公開するとともに、オンラインでも公開した。バージョンの改訂と関連情報の提供強化を行うとともに、構築したデータの公開をさらに進め翻訳資産として翻訳教育関係者・翻訳実務関係者が広く活用できるようにする。
|
| 評価記号 |
中間評価所見 (区分)
A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる
|
