University(下に報告者による和訳がありますが、ハートレー先生の書かれた英語の文章はとても美しく、様々な表現が使いこなされているだけではなくイギリス英語らしさも表れているので、ぜひ英語もお読みになってください。users.(以下報告者の和訳です。ハートレー教授のお人柄と講演内容の親しみやすさから、文体が他の報告とは異なり「ですます」調となっています。Cup、以下RWCという)は、1987年に最初に開催された有名なスポーツイベントです。2015年のRWCは英国で9月から11月まで開催される予定で、2019年には、はじめてRWCをアジアの舞台で見ることができますー日本です!2020年に開催されるオリンピックとパラリンピックと同様に、大会を組織する人々にとっての主な課題なひとつは、訪問客とファンが、主催国である日本の人々と自由に会話できるようにすることです。コミュニケーションの障壁を取り除くため、日本政府はすでに、2020年を視野にいれたMT(機械翻訳)の研究開発に投資を行っています。rehearsal)としての素晴らしい機会を提供するものです。少なくとも、これは、ハートレー教授の切なる願いです。彼自身が、日本におけるラグビー選手のOBの巨大なコミュニティの一員でもあります。教授のアイディアは、ラグビーに関連するテキストのポストエディットをクラウドで行う(crowdsourcing)ため、ボランティアになりうる人々を集めて協働してもらうことです。Technology、以後TUTという)の井佐原均教授による、クラウドでのポストエディットのプロジェクトの成功もこのアイディアのヒントとなっています。同プロジェクトでは、TUTのウェブサイトが複数の他のアジア言語に翻訳されました。Union)内にあるRWC2019の組織委員会は、多くのラグビーOBとファンと共に、構想に非常に関心を示しています。RWC2015の終了後、2015年の11月に実際にプロジェクトが立ち上げられることになりました。Laboratory)による協働作業となります。立教大学では、日本語と英語でラグビーのドメインのモノリンガルコーパスおよびバイリンガルコーパス(パラレル/対訳コーパス)を構築し、用語集を抽出する作業を開始しています。これらのデータは、ラグビーに特化したNICTの機械翻訳システムをトレーニングするために活用されます。output)をラグビーファンのボランティアが修正した内容は、頻繁にシステムをトレーニングし直し、2019年のRWCの開幕を迎えるまでに徐々に改善していくのに役立てられます。このプロジェクトを日本語と英語でも行うというのも、ハートレー教授の野心的ともいえる望みです。RWC2015で英語以外に表記されている主な言語は、フランス語、イタリア語、ルーマニア語、そしてスペイン語です。federations)のひとつと、(これらの言語の話者に非常に大きなファンの基盤を動かしかねない)他の協会の間で事前討議が行われています。質問:・「ラグビーのコミュニティ」とはどのようなものでしょうか?・ボランティアのモチベーションをどのように維持しているのですか?●ハートレー教授の回答:ラグビーは常に、「ノーサイド(no-side)」に重きを置いてきました。これは、試合の後には両方のチームの間で交流(socialize)をするというもので、非常に家族に近いものです。長年にわたって続いてきた絆のあるOBのレベルでは特にそうである。alumni)と現役の大学チームのメンバーの結束は非常に強いので、生徒たちにもプロジェクトへの協力を促したいと思っています。volunteers)からの応答は良好です。モチベーションの維持について自己満足してはいけません。ソーシャルネットワーキングのエキスパートであるオーストラリアの同僚の協力を得ています。isolation)ための、スクラムソーシング(scrumsourcing)に例えられるようなオンラインの活動を利用することに関心を持っています。要するに、外国のラグビーの情報に対する関心とあわせて個人的な満足が、ボランティアのモチベーションを維持しているのです。Hubが使用されました。ターゲット言語のネイティブスピーカーである生徒たちのおかげで、TUTのウェブサイトには良好な翻訳がなされました。translation)のままでよいか編集するべきかを判断し、編集を依頼するとともに編集内容を最終的に吟味するモデレータ(moderators)。Hartley教授はつづけて、統計的機械翻訳(SMT)システムをラグビー等の特定のドメインにカスタマイズすることに関する高度に技術的な課題を紹介しました。SMTシステムを作るには、大量のソース言語とターゲット言語の対訳文のコーパスが必要になります。sources)からとられます。ラグビー(または他の)分野に特化された文書が翻訳されるとき、「ラック」「モール」のような用語は、”ruck”や”maul”ではなく、”rack”や”mall”と理解されることが多いです。それはただ単に、後者の用語はコーパスで出てくることがあまりに少ないからです。特定のドメインの対訳データがほとんど手に入らないなら、専門用語の生成を増やすために何をしたらよいでしょうか?一部のSMTシステムは(NICTが開発したものを含む)、バイリンガルの用語リストを受け付けますが、そのようなリストの使用はしばしば出力内容の全体的な流暢さを乱してしまいます。アラインされた完全な文でトレーニングするほうがはるかに好ましいです。ルールベース型機械翻訳(RBMT)システムは、特にバイリンガルの用語リストを取り込むように設計されています。corpora)を生成することによりSMTを特定のドメインにカスタマイズする新しいアプローチの概要を示しました。好ましいRBMTエンジンとしてSYSTRANを用いてこの可能性を探りはじめたところです。余談として、東京外国語大学の学生グループと今年のはじめに実施したプロジェクトについて説明されました。皆は、フランス語対英語、スペイン語対英語、および英語対日本語の辞書をSYSTRANでラグビーに関する文書をフランス語およびスペイン語から英語を介して日本語に翻訳するために作成しました。あわせて、同じ文書を、Google翻訳を用いてフランス語およびスペイン語から日本語へ直接翻訳してみました。Platformを使用し、ボランティアを募って翻訳文の流暢さについて判断してもらいました。そこで発見されたことは、スペイン語については、SYSTRANはGoogleよりも優れていましたが、フランス語については逆でした。Googleは当然、エンドユーザがカスタマイズすることはできないものです。WordPress.。