| 研究課題/領域番号 |
19H05660
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
影浦 峡 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (00211152)
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| 研究分担者 |
阿辺川 武 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 特任研究員 (00431776)
藤田 篤 国立研究開発法人情報通信研究機構, 先進的音声翻訳研究開発推進センター先進的翻訳技術研究室, 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, 先進的音声翻訳研究開発推進センター先進的翻訳技術研究室, 上席研究員 (70293496)
山田 優 関西大学, 外国語学部, 教授 (70645001)
宮田 玲 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (70804300)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| キーワード | 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 |
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| 研究実績の概要 |
（１） 産業翻訳サービスの国際規格ISO 17100で提示されている標準産業翻訳プロセスを出発点とし、翻訳論の文献を参照しつつ、アクターとアイテムを割付け、アクターの行為とアイテムの操作を与える翻訳プロセス・モデルの基本枠組みを構築した。それにあたって、翻訳産業界における翻訳プロセスを俯瞰的に調べるとともに、一部の事例については深く分析を行った。翻訳規範との関係で品質実践の調査を行い、現状を明らかにした。これらの作業を行う過程で、同時に、形式的・体系的に中核部分のプロセスと対応するコンピテンス・規範を記述するために必要なメタ言語の構築を開始した。対象領域は、プロジェクト・レベル、起点言語属性と起点言語要素、方略、イシュー、効果、主観評価表現である。
（２） いくつかのメタ言語タイプを対象に、主に翻訳学習者の協力を得て、メタ言語と翻訳規範の有効性に関する実証実験を行った。
（３） 専門語彙多言語化、文書要素を考慮したNMTの高度化を行った。
（４） 翻訳プロセス・モデルの基本部分を前提に、統合的翻訳環境・翻訳学習環境を提供するシステム開発の準備として、これまで研究者らのグループが開発してきた「みんなの翻訳実習」を出発点に、ユーザストーリマッピングの手法を使って、機能とユーザ体験・ユーザインタフェースの設計を行った。
（５） 翻訳プロセス・モデルとメタ言語の構築、自動化対象タスクのための学習基礎データとして、文書タイプ体系を構築し、分析用基本起点言語コーパスを構築した。また、ニュース記事対訳コーパス、複数翻訳コーパスを構築した。
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| 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
（１） 翻訳プロセス・モデルとメタ言語の構築については、予定通り、文献調査と産業を対象とした調査を行い、基本的な枠組みを構築するとともに、翻訳関係の国際会議・論文誌等で成果を発表し、また、翻訳産業関係の業界紙やシンポジウムでも成果の社会還元を行っている。
（２） 複数の大学の協力を得て、モデルとメタ言語の有効性については、述べ50人以上を対象に実証実験を行い、結果を国際会議等で発表している。
（３） 専門語彙の多言語化とNMTの改善については、翻訳プロセス・モデルおよび規範を考慮し、それぞれの実践における位置づけを考慮したかたちでの技術開発を行い、関連分野の主要な国際会議や論文誌で発表している。
（４） 統合的環境は主に第三年度と第四年度の課題であるが、翻訳プロセス・モデルとの関係で環境におけるユーザ体験を考慮した概念設計を進めている。
（５） モデルの構築と検証、自動化に必要なデータの構築は、分析用SD基礎データセットを始め、今後の研究展開のために初年度に必須のコーパスを構築した。
コロナウイルス拡散のために、2019年度後半に予定されていた学会・国際会議がオンライン開催・延期になったため、旅費を一部繰り越すこととなった。この繰り越しは、2020年度の状況を見据え、旅費としてではなく、今後、対人実験や国際ワークショップがオンライン化する可能性を踏まえて、統合的翻訳環境・翻訳学習環境の機能増強にあてている。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り、以下の研究テーマを進める。 （１） 翻訳プロセス・モデルの構築 翻訳品質ガイドラインとその適用状況に関する調査、主観評価語の利用状況調査、翻訳品質評価ツールに関する調査を進めて、翻訳プロセス・モデルの概念的な中核に、外的要素を付加するとともに、規範とコンピテンスを対応付け、また、それを記述するためのメタ言語を構築する。メタ言語の多言語展開を行う。 （２） 自動化技術の実装 SD属性と要素の分析、変換手法の開発、NMTの自動評価に関する課題設定と技術開発・実装を進める。 （３） 統合的翻訳環境・翻訳学習環境の開発 特にメタ言語の組み込みを行い、翻訳プロセス・モデルの類型をいくつか定義してそのスケルトンを環境に反映させ、プロセスとプロセス規範、コンピテンスをメタ言語を介して対応付けつつ翻訳をエミュレートできる環境を構築し、実証実験を行う。 （４） 実証実験と評価 翻訳プロセス・モデルとプロセス規範、コンピテンス、メタ言語の有効性に関して、国際ワークショップを含めた実証実験を行い、その結果を経て、翻訳プロセス・モデルとプロセス規範、コンピテンス、メタ言語の精緻化を行う。 （５） 社会還元 翻訳プロセス・モデルと環境、データと技術を一般公開する。とりわけ翻訳プロセス・モデルと規範、メタ言語については統合的環境に埋め込んで利用可能なかたちにし、公開する。
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