| 研究課題/領域番号 |
20H04486
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 立教大学 (2021-2022)
関西大学 (2020) |
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研究代表者 |
山田 優 立教大学, 異文化コミュニケーション学部, 教授 (70645001)
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| 研究分担者 |
長沼 美香子 神戸市外国語大学, 外国語学部, 教授 (80460012)
松下 佳世 立教大学, 異文化コミュニケーション学部, 教授 (90746679)
石塚 浩之 広島修道大学, 人文学部, 教授 (40737003)
中山 英樹 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (00643305)
中澤 敏明 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 客員研究員 (10828552)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2022年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | 翻訳通訳学 / 翻訳プロセス / 機械翻訳 / 言語処理プロセス / 順送り / 通訳プロセス / 翻訳品質 / 自然言語処理 / 順送り訳 / 翻訳教育 / 通訳翻訳 / 学習データ / 暗黙知 / 訳出プロセス / Trados Studio / 通訳 / ポストエディット / TPR-DB / Translog / アイトラッカー / 翻訳 / 翻訳通訳研究 / アイトラッキング / 訳出順序 / 翻訳支援ツール / 字幕翻訳 / 翻訳研究 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
「人間の翻訳者のような機械翻訳を作るためには、どうすればよいだろうか？」この問いに回答を与えるための手段と言語資源を提供するのが、本研究の目的である。機械翻訳の品質精度はまだまだ乏しい。そもそも、人間が翻訳者になるためには、言語的な能力の他に専門能力が必要である。しかし、その能力の多くは「熟練」という「経験知」として培われてきたため、それを記述し共有することは困難であった。本研究では、人間の翻訳者たちの訳出プロセスを、テクスト情報だけでなく、身体反応も含め記録し可視化・データ化することを目的とする。このデータを言語資源として提供し、学際研究の共有基盤を確立することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、「人間の翻訳者のような機械翻訳を作るためには、どうすればよいだろうか？」という問いに回答を与えるための手段と言語資源を提供してきた。人間翻訳者の訳出プロセスを可視化・データ化し、機械翻訳の品質向上に寄与することを目指し、研究用ツール「Trados-to-Translog-II」を開発した。また翻訳者の作業データ収集も行った。同ツールおよびデータは一般公開し、訳出プロセスに関する研究の基盤確立に貢献した。また同時通訳や機械翻訳＋ポストエディットのプロセスデータ収集・分析や、外国語能力と翻訳の違いを考慮したトピックも扱い、国際会議でのワークショップも開催。学際的研究の発展を促した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究結果である翻訳プロセスの可視化・データ公開により、翻訳通訳学における研究コミュニティの拡大に大きく貢献した。また、AIなどによる自然言語処理の向上と測定方法の確立にも貢献した。さらに言語学・翻訳研究・認知科学等への学際的研究の加速度的促進への貢献が期待される。具体的な学術・社会的意義は以下の通り。人間翻訳プロセスの理解向上、および機械翻訳や大規模言語モデルを含む自然言語処理の品質の改善と測定方法の構築である。こららの事柄は人間（および人工知能）の言語処理プロセスの解明、という基礎研究の発展と、応用分野では翻訳者教育・トレーニング、および英語教育・外国語教育の発展と進化にも影響を与えた。
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