問題 No.1842
ディープラーニングを活用した機械翻訳の手法であり、エンコーダとデコーダ構造を持つリカレントニューラルネットワークなどを利用して、文脈全体を考慮した翻訳を高精度に行うアプローチの名称として正しいものはどれか。
【正解の解説】
ニューラル機械翻訳
人間が外国語を直訳せず、文章全体のニュアンスや前後の文脈を脳内で汲み取ってから自然な日本語にするのと全く同じプロセスをAIが再現しています。従来の単語ごとの機械翻訳とは異なり、文のまとまりを一度脳に記憶してから出力する優れた構造を持っています。
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【その他の選択肢の解説】
統計的機械翻訳
AIの深層学習ではなく、分厚い辞書と確率の計算式だけで文を作ろうとするため、文法がめちゃくちゃになりやすいのが特徴です。ニューラル機械翻訳が「人間のように文脈を理解する」のに対し、こちらは「過去のデータから確率でそれらしいものを当てはめる」という決定的な違いがあります。
フレーズベース機械翻訳
統計的機械翻訳の精度を上げるために考案された進化系ですが、あくまで「パーツの組み合わせ」の域を出ません。ニューラル機械翻訳が文章全体を一度に飲み込んで文脈を把握するのに対し、こちらはパズルのピースを合わせるように翻訳するため、長い文章のねじれを直すのが苦手です。
ハイブリッド機械翻訳
ルールベース翻訳と統計的翻訳などをいいとこ取りしようとする仕組みであり、単一のディープラーニングモデルを指す言葉ではありません。AI技術が主流になる前の過渡期によく使われた手法であり、エンコーダとデコーダを持つ最新のニューラル機械翻訳とは根本的にアプローチが異なります。