Asia-Pacific Association for
Machine Translation

講演内容


I."Global Google: Making Information Universally Accessible"
Google, Inc., U.S.A.
Senior Research Scientist, Mehran Sahami(メーラン・サハミ)氏


Google's mission is to organize the world's information and make it universally accessible and useful. Although language barriers represent serious challenges, machine translation is proving to be a powerful method of making information access transparent across languages. In this talk, we will discuss Google's machine translation goals, current approaches and future research direction. Mehran Sahami is a Senior Research Scientist at Google and is also a Lecturer in the Computer Science Department at Stanford University. At Google, Mehran conducts research in machine learning and information retrieval technologies to help improve information access. Prior to joining Google, Mehran was involved in a number of commercial and research machine learning projects at E.piphany, Xerox PARC, SRI International, and Microsoft Research. He received his BS, MS, and PhD in Computer Science from Stanford University.

Googleの主任研究員。より多くの情報にアクセスできる方法を開発するための、機械学習と情報検索技術分野のリサーチを担当。Google入社以前は、E.piphany、Xerox PARC、SRI International、Microsoft Researchなどにおいて、数々の商業用および研究用の機械学習プロジェクトに関わる。
スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部にて学士、修士、および博士号を取得。
現在でも同学部の講師を務める。


II.「機械翻訳技術の本格的実用化に向けたコーパス活用」
株式会社富士通研究所 ITメディア研究所 主管研究員 潮田 明 氏

 我が国における商用機械翻訳システムの開発が本格的に開始されてから四半世紀が 経ち、Web翻訳をはじめとする「読むため」の翻訳ツールとしての役割は一般に認知 されるようになってきた。しかし、商用機械翻訳システム開発の当初の目的であった 産業翻訳における利用、すなわち「書くため」の翻訳ツールとしては、翻訳の現場では まだ十分に役割を果たしているとは言えない。翻訳の精度が十分でないため、機械翻訳 結果を手直しするよりもはじめから手で翻訳した方が速いというのが最大の要因であるが、 それ以外にも、メーカー側の偏った姿勢、たとえば「完全自動翻訳が当たり前で、翻訳の 前処理や後処理などの煩わしい処理はユーザが独自に工夫して行って欲しい」という機械 中心の考え方なども長い間翻訳家に受け入れられずに来た大きな要因であると考えられる。  一方で、近年活発化してきた大規模コーパスの開発と計算機パワーの飛躍的向上により、
既存の翻訳データを活用した翻訳作業の効率化が有望視されるようになってきた。
究極的には大量の翻訳用例を活用した高精度自動翻訳が期待されるが、現状の機械翻訳の 技術レベルでも実用上メリットが望める応用分野として、大量の翻訳用例を利用した 「翻訳支援」の枠組みが挙げられる。
 本講演では、機械翻訳技術の本格的実用化に向けたコーパス活用の取り組みの例として、 機械翻訳と用例検索を統合させた翻訳支援技術の開発状況、および従来のルールベース翻訳と コーパスを活用した用例翻訳・統計翻訳とを組合せたハイブリッド翻訳の展望について述べる。

1983年東京大学理学部物理学科卒業,同年(株)富士通研究所入社.光ディスク用記録媒体の 研究に従事.
1986-1988年MIT大学院にて薄膜磁気光学効果の研究.光ニューラルネットワーク 用空間光変調器の研究をきっかけに人工知能、とりわけ自然言語処理に興味を持つ.
1988年M.Sc.
1991-1994年カーネギー・メロン大学大学院にて統計自然言語処理の研究に従事.
1995年ATR研究員.
1996年より富士通研究所にて統計自然言語処理技術の機械翻訳への適用を 目指した研究に従事.
2003年知能システム研究部部長.SEの生産性向上のための大規模ナレッジ マネジメントシステムの開発を行う.
2004年より現職. Ph.D.(計算機科学).


以上