機械翻訳 (MT) におけるセマンティクスとは何ですか？

セマンティクスは、翻訳業界における重要な研究分野です。 簡単に言えば、意図した意味を印象付けるために単語や文がどのように配置されているかを説明しています。

MTはコンテキスト依存の翻訳の一部になりつつあるため、セマンティクスもこの技術統合に役割を果たしています。 どうしてそうなんですか。 機械翻訳におけるセマンティクスは、機械学習のトレーニングと翻訳プロジェクトでより良い結果を出すための基礎です。 

まず、セマンティクスとは何か、そしてそれが人工知能によってどのように処理されるかを要約してみましょう。

意味論の概要

意味論は、単語や文の組み合わせを正しく使用することで意味を扱う翻訳者の一分野です。

このテキスト要素のパズルを整理する多くの方法があり、セマンティクスは次のようないくつかの概念を私たちに与えてくれます。

• 表示

客観的に文字通りの意味を指します。 翻訳において、意味に焦点を当てると、時には過度に直訳的な翻訳になることがありますが、scienceのようなより伝統的なコンテンツを扱う場合には有用です。

例：

「気候変動により、海の温暖化が加速している」。 (英語)

「気候変動のために海洋が急速に温暖化しています」。 (Spanish)

二重の意味はありません、正しいですか？この文がどの言語に対しても何を肯定しているのかは、かなり明確です。

• 含意

含意は、単語がその文字通りの意味を超えて持つ感情的または文化的な関連を含みます。 

これらのニュアンスは言語間で大きく異なることがあり、特に文学の翻訳、eラーニング、詩などの場合には慎重な取り扱いが必要です。 多くの業種がこの問題で間違いを犯します。

例:「キツネ」という言葉

英語では、「キツネ」という言葉は文字通り、その狡猾な性質で知られる野生動物を意味します。 しかし、比喩的に使われると、意味合いも持っています。 誰かを「狐」と呼ぶことは、文脈によって異なる意味合いを持つことがあります。

• 肯定的な意味合い:、それは戦略的または機知に富んだ人のように、賢さや狡猾さを意味します。
• ネガティブな意味合い:、ずる賢い、欺瞞的、または信頼できないという少しネガティブな意味合いを持つことがあります。
  

• Hyponymy と Hypernymy

Hyponymy は、より広範なカテゴリ (hypernym) のより具体的な用語を指します。 ハイパーニムは大きな傘のようなもので、ヒポニムはその下の具体例です。

これらの関係を理解することは、翻訳で正しい単語を選ぶのに役立ちます。

• Hyponymyの例: "Rose"、"tulip"、"daisy" はすべて上位語 "flower" の下位語です。 翻訳では、下位語と上位語のどちらを選択するかは、コンテキストに依存します。
  
  たとえば、「flower」をフランス語で「fleur」と訳すのは簡単です。 しかし、「rose」を翻訳するには、言語にはそれぞれに特定の単語があるため、より具体的な用語「rose」が必要です。
  
  
• Hypernymyの例: 英語のテキストで「flower」と書かれている場合でも、原文でバラやユリなどの特定の種類が言及されている場合、フランス語で一般的な用語「fleur」を使用すると、具体性が失われる可能性があります。
  
  
• 多義性

多義性は、複数の関連する意味を持つ単語を指します。 翻訳では、文脈に基づいて正しい意味を特定することが不可欠です。

例:

英語の単語「バンク」は、金融機関または川のほとりを意味する場合があります。 フランス語に翻訳すると、金融機関は「banque」、川岸は「rive」です。 翻訳者は文脈に基づいて正しい用語を選ばなければなりません。

• 曖昧さ

曖昧さは、単語、フレーズ、または文が複数の方法で解釈できる場合に発生します。 翻訳のあいまいさに対処するには、意図された意味を慎重に検討する必要があります。

例:

「マネージャーは眼鏡をかけた従業員を見た」曖昧な文です。 マネージャーは眼鏡をかけていますか、それとも従業員は眼鏡をかけていますか? 翻訳では、この曖昧さは文脈に基づいて解決する必要があるかもしれません。 

たとえば、スペイン語に文字通り翻訳する場合、曖昧さはまだ存在します。 "マネージャーは眼鏡をかけた従業員を見た". どちらがメガネを使っているの?

なぜ意味論が機械翻訳で重要なのか？

セマンティクスは、機械が人間の言語を理解し、処理する方法に存在します。 AIを訓練する重要なポイントは、あらゆるコンテンツの正しい意味を理解できるようにすることです。

もし不適切な機械学習プロセスを持つCATツールを使用する場合、以前に述べたあらゆる種類の意味論の問題（解決する必要がある問題として）が存在する可能性があります：曖昧さ、多義性、含意/指示の混乱した使用など。

正しい出力を得るには、機械が文脈を認識する能力に依存します。 

慣用表現はさらに繊細であり、多くの場合、両方の言語の文化的ニュアンスを理解する人間の翻訳者の調整が必要です。
たとえば、「break a leg」というフレーズを文字通り別の言語に翻訳すると、混乱を招くメッセージになる可能性があります。 英語では、誰かの幸運を願う方法です。 しかし、もしそれをブラジルポルトガル語に翻訳するなら、「muita merda!」を使うことができます。これは文字通り「たくさんのクソ」という意味ですが、正しい意味合いで使えば、ブラジルの演劇界で幸運を祈る非常に人気のある表現でもあります。

意味論的な意味を理解することで、MTシステムはより正確で意味のある翻訳を生成できます。

彼らのアルゴリズムは、テキストから意味を抽出するためにセマンティック分析技術を利用しており、感情分析、言語翻訳、質問応答の処理が含まれます。 

MTにおけるセマンティクスの課題‍

MTシステムにセマンティクスを入力することが難しいと想像できます。 各言語には何百もの文化的背景、イディオム、スラングがあり、機械が時々苦労する理由が理解できます。

Deep LやGoogle翻訳で「Let the CAT out of the bag!」（意味は「秘密を漏らす、しばしば意図せずに」）という表現を他の言語に翻訳してみてください。 その結果は、文字通りであるために面白いものになるでしょう。

MTシステムはAIとディープラーニングで改善されましたが、意味の完璧化はまだ進行中の作業です。

技術と機械翻訳において、意味論を習得することは正確で文脈を考慮した翻訳を生み出すための重要な要素です。 MTツールは大きく進化しましたが、機械が意味を理解し適用する方法を洗練することは、言語技術の未来にとって重要です。