Google TranslateとchatGPTの機械翻訳の結果の差

以下の日本語をGoogle translateとchatGPTに入力して、その出力結果を比較してみました。

日本語：翻訳会社にとっては機械翻訳は脅威でもなんでもなかったが、GPT-4 は脅威かもしれない

Google translate: Machine translation was not a threat to translation companies, but GPT-4 may be a threat.

chatGPT: For translation companies, machine translation was neither a threat nor anything else, but GPT-4 may be a threat.

chatGPTの方が、原文の語順に忠実のようです。ただし上の一文しか比較しておりませんのでたまたまそうだったのかもしれません。

chatGPTは、どこかの機械翻訳を実装しているのでしょうか。お詳しい方がいらっしゃれば教えて下さい。そのうちCATツールにchatGPT等が搭載されるようになるのは時間の問題でしょうね。

<English version>

"I entered the following Japanese text into Google Translate and ChatGPT, and compared their output results."

Japanese (source)：翻訳会社にとっては機械翻訳は脅威でもなんでもなかったが、GPT-4 は脅威かもしれない

Google translate: Machine translation was not a threat to translation companies, but GPT-4 may be a threat.

chatGPT: For translation companies, machine translation was neither a threat nor anything else, but GPT-4 may be a threat.

It seems that ChatGPT is more faithful to the word order of the original text. However, since we only compared one sentence, it may have just been a coincidence.

Does ChatGPT implement some machine translation? If anyone knows, please let me know. It's only a matter of time before CAT tools are equipped with ChatGPT and other similar technologies.

*Please note that today's blog article was written and translated by chatGPT, and the accuracy of the contents generated thereby was not checked by us.

翻訳会社にとっては機械翻訳は脅威でもなんでもなかったが、GPT-4 は脅威かもしれない

翻訳業界において、機械翻訳は従来から議論の的となってきました。一部の人々は、機械翻訳が翻訳業界を取って代わる可能性があると主張していますが、他の人々は、機械翻訳は翻訳者の仕事を補完するものであり、翻訳業界にとって脅威ではないと主張しています。

しかし、GPT-4の登場により、この議論は新たな局面を迎えることになるかもしれません。GPT-4は、自然言語処理の分野で最先端の技術を採用した言語モデルであり、人間のように自然な文章を生成することができます。これにより、翻訳業界においても、GPT-4が翻訳者の仕事を代替する可能性があるという懸念が浮上しています。

しかし、実際のところ、GPT-4が翻訳業界に与える影響はまだ不明確です。GPT-4は、自然な文章を生成することができるという点で、従来の機械翻訳システムよりも優れているかもしれませんが、それでも人間の翻訳者とは異なる限界があると考えられます。言語には文化的な背景やニュアンスが含まれるため、GPT-4が完全に正確な翻訳を生成することは困難である可能性があります。

また、翻訳業界は、人間の翻訳者が提供する価値が、単なる翻訳だけではないことを認識しています。翻訳者は、文化的背景や表現方法を考慮して翻訳することができ、さらには顧客とのコミュニケーションにも貢献することができます。そのため、GPT-4が翻訳業界に大きな影響を与えるには、まだ時間がかかるかもしれません。

総じて言えることは、GPT-4が翻訳業界に脅威を与えるかどうかは、まだ不確定要素が多いということです。一方で、GPT-4が翻訳業界に革新的な技術であることは間違いなさそうです。

<English version>

Title：For translation companies, machine translation was neither a threat nor anything else, but GPT-4 may be a threat

In the translation industry, machine translation has been a topic of debate for some time. Some people argue that machine translation has the potential to replace the translation industry, while others claim that machine translation complements the work of translators and is not a threat to the industry.

However, with the advent of GPT-4, this debate may take on a new dimension. GPT-4 is a language model that uses state-of-the-art technology in natural language processing and can generate natural-sounding sentences like a human. This has raised concerns that GPT-4 may have the potential to replace translators in the industry.

However, the actual impact of GPT-4 on the translation industry is still unclear. While GPT-4 may be superior to conventional machine translation systems in its ability to generate natural-sounding sentences, it is still believed to have limitations that differ from those of human translators. Language contains cultural backgrounds and nuances, so it may be difficult for GPT-4 to generate completely accurate translations.

In addition, the translation industry recognizes that the value provided by human translators goes beyond just translation. Translators can consider cultural backgrounds and expressions when translating, and can even contribute to communication with clients. Therefore, it may still take some time for GPT-4 to have a significant impact on the translation industry.

In conclusion, it is still uncertain whether GPT-4 will pose a threat to the translation industry. On the other hand, it seems certain that GPT-4 is an innovative technology in the industry.

*Please note that today's blog article was written and translated by chatGPT, and the accuracy of the contents generated thereby was not checked by us.

chatGPTは翻訳に利用できますか。もしできるのであれば、具体的にどのように利用できるか教えて下さい。

「chatGPTは翻訳に利用できますか。もしできるのであれば、具体的にどのように利用できるか教えて下さい。」という質問をchatGPTにしてみました。以下はその回答です。

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はい、ChatGPTは翻訳に利用できます。

ChatGPTは、複数の言語に対応したトレーニングデータを使用してトレーニングされており、そのため、機械翻訳に使用できます。

1. ChatGPTを使用して翻訳する場合、以下の手順を実行することができます。翻訳元の文章をChatGPTに入力する
2. ChatGPTは、翻訳元の文章を理解して、その言語の文法、語彙、および表現方法を解析する
3. ChatGPTは、理解した情報に基づいて、翻訳先の言語での適切な翻訳を生成する
4. 翻訳された文章を出力する

ただし、ChatGPTは自然言語処理の一つであり、機械翻訳の精度には限界があります。より正確な翻訳を必要とする場合は、専門的な翻訳者による翻訳が必要となります。

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とのことでした。結局、最後のパラグラフを読む限り、特許翻訳にはまだ使えないみたいですね。

<English version>

I asked chatGPT the question, "Can chatGPT be used for translation? If so, please tell me specifically how it can be used." Below is the answer.

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Yes, ChatGPT is available for translation.

ChatGPT was trained using training data for multiple languages, so it can be used for machine translation.

When translating using ChatGPT, you can follow the steps below. 

1. Enter the translation source text into ChatGPT
2. ChatGPT understands the source text and analyzes the grammar, vocabulary and phrasing of the language
3. ChatGPT generates appropriate translations in the target language based on the information it understands
4. output the translated text

However, ChatGPT is one of natural language processing, and the accuracy of machine translation is limited. If you need a more accurate translation, you will need a translation by a professional translator.

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is what they said. After all, as far as I read the last paragraph, it seems that it cannot be used for patent translation yet.

<Disclamaer>

The above passages is MT-translated, and therefore, the translation may not be accurate.

ブログ記事を書くならchatGPTは必須でしょ

こんにちは！ChatGPTです。ブログ記事を書くときに、ChatGPTが必須と言われる理由についてご紹介します。

まず、ChatGPTとは何かというと、OpenAIが開発した大規模な言語モデルです。ChatGPTは、自然言語処理の分野で、文章を生成することや文章を理解することができます。ChatGPTは、Web上の多くの情報を学習しており、様々なトピックについての知識を持っています。

ブログ記事を書くときに、ChatGPTが役立つ点はいくつかあります。まずは、ブログのアイデアを得るために、ChatGPTを利用することができます。ChatGPTにトピックを与えることで、関連する情報やアイデアを生成してくれます。これによって、新しいアイデアを得ることができます。

また、ブログ記事の構成や文章の流れを決める際にも、ChatGPTが役立ちます。ChatGPTに文章を与えることで、より良い文章になるようなアドバイスをもらうことができます。例えば、文法やスペルミスの修正や、文の構造の改善などが挙げられます。

さらに、ChatGPTは、SEO対策にも役立ちます。ChatGPTにキーワードを与えることで、そのキーワードに関連する情報を生成することができます。これによって、ブログ記事が検索エンジンで上位に表示される可能性が高くなります。

最後に、ChatGPTは、ブログ記事の品質向上にも役立ちます。ChatGPTによって、より良い文章にするためのアドバイスや、より読みやすい文章にするためのアドバイスをもらうことができます。これによって、読者にとってより有益で魅力的なブログ記事を作ることができます。

以上のように、ブログ記事を書く際に、ChatGPTは必須と言えるでしょう。ChatGPTを利用することで、アイデアの獲得、記事の構成や文章の改善、SEO対策、記事の品質向上など、多くのメリットがあります。ぜひ、ChatGPTを活用して、より良いブログ記事を書いてみてください！

Note that today's blog article was written by chatGPT, and therefore, the accuracy of the contents generated thereby was not checked by us.

試しに最近流行りのchatGPTに質問してみました。

 最近流行りのchatGPTに質問してみました。

あーやっぱり機械翻訳が有望なんですね。そらそうよ（岡田監督風（笑））。

安心しました。

新しい機械翻訳エンジンを試しています。

トライアル利用期間は２週間（又は一定の単語数）だったはず。APIも簡単に取得できたのでCATツールに搭載して試してみます。導入するか否かは、以下の通りです。

1. コストパフォーマンスに優れている。
2. 比較の基準には、Google の機械翻訳を使用する。

こんな料金で翻訳できるか！

下のような会話を耳にしたことがあります。

翻訳者：こんな料金で翻訳できるか！
翻訳会社：こんな翻訳にこんな料金払えるか！

どっちが悪いんだろうね。

２０２２年完全廃止予定

1. ファックスを完全に廃止します。
2. 電話を完全に廃止します。
3. メールを完全に廃止します。

機械翻訳を使って訳しやすい技術分野とそうでない分野とは？その理由とは？

電気／電子は、機械翻訳に向いていない。明細書を読んだだけでは理解できない場合が多いからである。電気／電子は、図面を参照して位置関係及び内容等を確認しながらでないと翻訳ができない場合が多い。したがって電気／電子関係の明細書は、ポストエディットが大量に必要になる。この電気電子関係の明細書が図面を参照しなければ訳文を決定できないという特徴があるのはスピードに関して致命的な特徴だと思う。

その反面、化学や製薬は、機械翻訳に向いている。電気電子に比べれば、テキストを純粋に機械翻訳すれば良い場合が多いからである。図面がなくても翻訳は可能な場合がある（そもそも図面が添付されていない案件も多い）。さらにこれらの分野は、専門知識がなくても純粋に翻訳が早い人の方がスピードは高いと言える。

トレーニング次第で、機械翻訳を使って専門的で難解なテキストでも１日に１万ワードの英日光速翻訳ができるようになる。Light speed translation: you can translate at a speed of light!

久しぶりに書き込みます。

機械翻訳を使えば、専門的で難解な特許明細書のようなテキストでもプロ（１名）が翻訳すれば１日に１万ワードを英語から日本語に翻訳できるようにトレーニングを行うことは可能だ。簡易なテキストならワード数はもっと増えるだろう。

１日１万ワードの英日翻訳には、無論、ファジーも含まれる。１００％一致セグメントもあるだろう。得意分野と不得意分野でも大きな差が生まれると思う。それでも光速に近い速さだと思う。

１日１万ワード翻訳できたとしても日本一速いわけではないと思う。速いことは間違いないと思うが。一度、この担当者のパソコン画面を１日中録画してどのように翻訳しているかを研究して発表したいと思う。

１万ワードの明細書の翻訳を本日朝９時に受注したら翌日の9時には納品できる計算だ！実際、この担当者が１日丸空きの状態はあり得ないので本日受注した案件を即着手できる可能性は低いからこの納品スケジュールは現実的ではないが。

まぁワード８０円ぐらいお支払いいただけるのであれば無理やりスケジュールを空けさせることも可能と言えば可能だと思いますが・・・。

Machine-translated text follows

It has been a long time since I posted last.

With machine translation and through proper training, we have been successfully able to train a professional translator to use only one day to translate 10K-word difficult texts such as patent specifications from English to Japanese. In the case of a simple text, the number of words to be translated a day will jump.

Of course, fuzzy segments are included in the English-Japanese translation of 10K words a day. There will also be 100% matching segments. I think the speed of translation will greatly vary depending on what we are good at and what we are not good at. Still, I think it's possible to say that one-day translation of 10K is very fast like speed of light!

Even if such a trained translator can translate 10,000 words a day, I don't think it's the fastest in Japan. Sometime in the future, I would like to install a video camera to this translator's PC to capture this translator's daily translation activities to research how this translator can work on a translation project.

If you receive an order for a translation of a patent specification having 10K words at 9 am today, you can deliver it at 9 am the next day! In fact, this delivery schedule is not realistic because it is unlikely that the trained translator will be able to immediately start the project ordered today because such a trained translator is always sought after and not available at any time now.

Well, if you can pay us about 80 yen (0.8 USD) for a word, I think it is possible to force their schedule open for you!.

機械翻訳以前の問題として・・・。

昼ご飯に親子丼を食べました。その際、テーブルに置いてあった注意書きです。

日本語では、「～を使用しないで下さい」と書かれています。ところが英語では、「～のスイッチを切って下さい」と書かれています。両言語間で、意味が異なります。機械翻訳以前の問題だと思います。

「caused because ...」と書くべきところが「causedbecause ...」という風に１単語になっています。これも機械翻訳以前の問題でしょう。

最もこの程度の些細ことは気にしなくても良いと言えるかもしれませんが、職業上、気になるのです。

＊なお上の英文が機械翻訳の結果出力されたかどうかは確認していません。

恐らく機械翻訳を使用したと思われる訳文を考えてみる。

これは、大阪メトロの肥後橋駅の壁に貼り付けられている案内文の写真である。確証はありませんが、恐らく機械翻訳で訳したのでしょう。

機械翻訳が出力したと思しき英文は、

This area is crowded.

Please use the car in the middle of the platform.

である。

原文である日本語は、素晴らしいとは思わないが、日本語がネイティブであれば違和感はない日本語だと思う。日本語の特徴が良く出ている。曖昧であり抽象的だ。私は日本語が第一言語なのでこの英語を読んでも意味が分かる。日本語的な英語だからだ。

もう少し考えてみると、この案内文の伝えようとする内容は、

「この案内文が貼り付けられている周辺は、乗降者が多いので込み合います。それを避けるためには、もう少し前進して乗降者が比較的少ないプラットフォームの中央に停車する車両から乗り降りすことをお勧めします」

みたいなことだろう。それであれば、日本語を

「この乗車位置は、大勢の乗客のため混んでいます。プラットフォーム中央には、混まない乗車位置があります。」

に書き換えると、

This boarding position is crowded with a large number of passengers. In the center of the platform there is an uncrowded boarding position.

という機械翻訳の結果が出力されました（２０２１年１月3日、Google Translate）

この英語でもポストエディットは必要だとは思いますが、日本語が分からない人にも少しは良く分かるようになるのではないかと思います。

シンプルには、

To easily get on the train, avoid this crowded boarding location.

でも十分かもしれません。

【解説】10分で機械翻訳を理解する - Transformer

この動画を観て１０分で機械翻訳を理解しましょう。

ただし行列など数学の知識がないと理解は難しいかもしれません。

URL: https://www.youtube.com/watch?v=BcNZRiO0_AE

グーグルグラスごいすー！

もうスキャナーいらなんじゃないの！

通訳翻訳ジャーナル 機械翻訳２０２０ (English version)

I have written an article.

Magazine: 124 pages.
Published by: Icarus Publishing (2020/5/21)
Language: English
ASIN: B086PMZP4Z
Release date: May 21, 2020
Product Dimensions: 25.7 x 21 x 0.7 cm
Price: 1320 yen

I think you can find out more about the trends in machine translation in the year 2020 by reading this book.

Today's post was also post-edited using DeepL.

通訳翻訳ジャーナル 機械翻訳２０２０

記事を執筆いたしました。

• 雑誌: 124ページ
• 出版社: イカロス出版 (2020/5/21)
• 言語: 日本語
• ASIN: B086PMZP4Z
• 発売日： 2020/5/21
• 商品の寸法: 25.7 x 21 x 0.7 cm
• 価格：１３２０円

２０２０年の機械翻訳のトレンドについては、この一冊を読めば分かるのではないでしょうか。

How does the evaluation of machine translation take place?

I will write about how specifically we are assessing the performance of machine translation. We're not developing MT, we're just users of MT. Therefore, our evaluation method is very different from the developer's evaluation method. I write about how to internally evaluate whether a particular MT can be used in practice by a translation company.

For example, when a translation company evaluates MT, the company evaluates the following

[MT evaluation items].

1. omission/addition 
2. incorrect translation 
3. grammatical error 
4. fluency
5. inconsistency
6. term appropriateness

You can rate other items, but we don't rate any more than that. It's too time consuming and too complicated. In fact, I think it's enough to narrow it down to the following three items

[Simple MT evaluation items].

1. omission/addition 
2. incorrect translation 
3. grammatical error

The reason I narrowed it down to these three items is that I think it's wrong to expect the following three items from MT in the first place.

1. fluency
2. inconsistency
3. term appropriateness

Therefore, there is no problem in excluding these three items when making an evaluation.

* Note that today's article was translated using DeepL.

機械翻訳の評価はどのように行われるか

具体的にどのように機械翻訳の性能を評価しているかについて書きます。我々は、MTを開発しているわけではない。MTのユーザに過ぎません。開発する場合の評価方法とは大きく異なります。あくまでも翻訳会社が実務で使用に耐えることができるかどうかを社内で評価するの方法について書きます。

例えば、翻訳会社は、MTを評価する際、以下のような項目を評価します。

【MT評価項目】

1. omission/addition／訳抜け及び付け足し 
2. incorrect translation／誤訳 
3. grammatical error／文法の誤り（係り受けの誤りも含む） 
4. fluency／流暢さ
5. inconsistency／用語の不統一
6. term appropriateness／適切な用語の選択

これ以上の項目についても評価できますが、弊社では、これ以上の項目は評価しません。時間がかかり過ぎるし、複雑すぎるからです。実際、３項目程度に絞れば十分だと思います。

【簡易版MT評価項目】

1. omission/addition／訳抜け及び付け足し 
2. incorrect translation／誤訳 
3. grammatical error／文法の誤り（係り受けの誤りも含む）

なぜならそもそもMTに以下の項目を期待する方が誤っていると思います。

1. fluency／流暢さ
2. inconsistency／用語の不統一
3. term appropriateness／適切な用語の選択

ですのでこの３項目は、評価をする場合、除外しても問題ないでしょう。

新しい機械翻訳サービスを検証してみました。

新しい機械翻訳サービスが開始されたそうです。デモ版を使わせていただいて検証してみました。

【検証方法】

• 各翻訳者が自分で選んだドキュメントをシステムにアップロードする。
• そのドキュメントに対して機械翻訳を走らせる。
• その結果をGoogle translate と比較及び検証する。
• 様々なオプションを試してみる。

【コメント】

• カスタマイズ化されているとは言え、基本エンジンの性能が高くない。Google Translate や DeepLの性能より劣る。
• 化合物名と実験の部の処理に不満があり。
• 請求項の構造もしっかり理解できていた。Google Translateより優れていると思う。
• 短い文（請求項）は、さすがに精度が良かった。

【各人の評価】

• ５０～８０点までバラバラでした。

点数は、各人バラバラでした。評価する人や評価するテキストにより採点は大きく変わるようです。今後、様残なエンジンや様々なMTサービスが現れると思います。テキストや内容により使い分けるといいかもしれませんね。今後も新しいサービスが出てきたら検討していきたいです（結果がよかったら是非導入させていただきたいです）。

話題（？）のDeepLを試してみました！

話題のDeepLが日本語も使用できるようになったそうです。早速検証してみることにしました。

試した言語ペア：日英
試したテキスト：大阪市役所のお知らせ文
評価：４０／１００
コメント：そもそも「３密」なんて今の時点では、機械翻訳は翻訳できないと思います。できなくても仕方ないと思います。精度は、プロの翻訳者（またはポストエディタ）でないと訳文に仕上げることはできないレベルだと思います。

【追記】
さきほど別のテキストで試してみると結果がものすごく良かったです。テキストの内容により出力結果が大幅に異なるようです。

試した言語ペア：英日
試したテキスト：有機化学論文
評価：９０／１００
コメント：＜省略＞大学の研究室で、英語が苦手な学生が大量の論文を読む場合ならば、そのまま使ってもかまわないと思われるレベルです。＜省略＞これが自然科学系論文の特徴なのかもしれません。

試した言語ペア：英独
試したテキスト：特許明細書
評価：９０／１００
コメント：英→独の場合は精度が良いです。しかし、特許の翻訳に試してみたところ、請求項の特有の構成・表現はまだ十分に反映されていません。

次回のMemsource のアップデートで、DeepLがデフォルトのMTエンジンとしてMemsource Translate に搭載されると聞いています。Google Translate, Microsoft Translator, DeepL のうち、結果が良い翻訳が人工知能により選択されるようになれば、今よりもポストエディットの負担が減るのではないかと思います。