「日本のことわざ」をトルコ語から日本語にDeepl機械翻訳した 読んだことをすべて信じるなら、一切読むな。 教えることは学ぶこと。 人の中に茶がなければ、その人は真理と美を理解することができない。 もし友人がナッツ園を訪れているなら、ぼんやりしているのが最大の礼儀である。 正直は最高の政治である。 歌う鳥は羽ばたかない。 原文ママ囀る鳥は羽ばたかない。 目を引く釘、魅力的な場所。 原文：：出る釘は打たれる。 高速で走っている車は横転する。 本は心の糧である。 盲目の乞食でも花の匂いくらいは嗅ぐことができる。 米の中の黒い石を恐れるな、白い石を恐れよ。 魂の薬は本である。 戦争を知らない者は平和を知らない。 霧は団扇では散らない。 三手は一火に値する。 嘘は疾走する。真実は一歩一歩歩み、それでも時間通りに到着する。 日本のことわざ - Wikiquote https://tr.wikiquo
フューチャーアーキテクト株式会社 シニアアーキテクト 渋川 よしき 本田技術研究所、DeNAを経て現職。技術書の執筆や翻訳も手がけ、「実用Go言語」「Real World HTTP」「Goならわかるシステムプログラミング」の執筆、エキスパートPythonプログラミングの翻訳などを行う。2023年5月に翻訳書「ソフトウェア設計のトレードオフと誤り」を、7月に「エキスパートPythonプログラミング改定4版」を上梓。 約20年にわたって、エンジニアとして働きながら技術書の翻訳を手がけてきた渋川よしきさん。翻訳・執筆を手掛けた書籍は20冊以上にも及び、中でも「Real World HTTP」や「エキスパートPythonプログラミング」は、関連分野における定番書となっています。 2023年5月には、オライリー社から「ソフトウェア設計のトレードオフと誤り」を発売しました。この本は、渋川さんが所属する
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世界の天秤を傾ける事件に関わった、歴史に残る翻訳者たちの苦闘について──『生と死を分ける翻訳: 聖書から機械翻訳まで』
生と死を分ける翻訳: 聖書から機械翻訳まで 作者:アンナ・アスラニアン草思社Amazon日夜世界の様々なニュースやコンテンツが翻訳されてくる昨今。翻訳に触れる機会が増えているからこそ、翻訳の限界や難しさを感じることも多い。僕が最近翻訳の難しさを感じたのはアニメ『葬送のフリーレン』の「葬送の」の訳だ。 日本人からしたらその意味を完全に理解しておらずともなんとなく字面でその曖昧なニュアンスが理解できるが、そのニュアンスを完全に翻訳するのは難しい。たとえばタイトルを英語で直訳したら「Frieren of the funeral」になるが、これはいってみれば「お葬式のフリーレン」であり、感覚的にはダサくなってしまう。 英語版タイトルは直訳ではなく作品のテーマを優先し「Frieren :Beyond Journey’s End」、「フリーレン：旅の終わりの先」となっている。一方、作品に登場する魔族た
AIは膨大な量のデータを学習することによって成り立っています。データの多くはネットで収集されていますが、マイナー言語だと機械的に翻訳された情報が大量に出回っている状態で、言語モデルのトレーニングに懸念があることを研究者が指摘しています。 [2401.05749] A Shocking Amount of the Web is Machine Translated: Insights from Multi-Way Parallelism https://arxiv.org/abs/2401.05749 A Shocking Amount of the Web is Machine Translated: Insights from Multi-Way Parallelism https://arxiv.org/html/2401.05749v1 AWS AIラボのブライアン・トンプソン氏らは
絵を描かない連中が永遠に理解してくれないから、屋上屋を架すことになった。いい加減理解してくれ。 審美眼がないねんお前ら暴論だけど、言ってしまえばこの一言に尽きる。 少しでもデジ絵を触ればわかるんだが、生成AIで出力しただけの画像は、見ればもうAI産だとわかる。なんもしてないんだなって。こいつ何も考えてないってわかるんだよ。手が３本生えてるとか、髪がめちゃくちゃとかじゃなくて。もうコンテキストがない。わかるかなぁ。 絵を描くときには基本的に目的があって筆をとってるわけ。そうすると、何処を描き込んで、どこを描き込まないかっていう、気圧の差っていうか、そういうのが産まれるわけ。 これは絵を描くことが楽しいバーサーカーでも同じ。そういうやつはだいたい、普通はそんなことまでやらんってことをしてくる。こいつやりおったって。そういう、画面の向かいのニンゲンの意思が伝わってくる。何を伝えたいのか、なんとな
懸念――機械翻訳エンジンの開発における搾取的なデータ利用の可能性 - ふたたびまどろみのなかで
AI翻訳ツールを提供する独DeepLは7月3日、日本法人DeepLJapanを設立したと発表しました。 私は、機械翻訳エンジンの開発において搾取的なデータ利用がなされている可能性を、深刻に懸念しています。 例えば、DeepLの機械学習に使用されたLingueeをみてみましょう。これはもともと、複数の言語で同じ内容を公開しているウェブサイトやオンライン文書から文を抽出し、一対一で対応させる処理（「アラインメント」）を行って構築されたようです。実際に何か単語を検索し、表示される文の出典URLをクリックするとそれを確認できます。 困ったことにこのような著作物の利用は2018年、安倍政権時代に著作権法に加えられた世界的に類を見ないらしい改正（下の画像）により既に本邦では合法とされます。おかげで日本はAI天国とみなされており、ChatGPTで知られるOpenAI社からも先日CEOが来日して自民党の会
機械翻訳を利用したいものの、自分が入力したデータを機械翻訳の会社に利用・保存等されたくない場合もあると思いますので、その観点から機械翻訳の利用規約を比較します。私用の備忘メモ。 １．DeepL ２．みらい翻訳 ３．Bing ４．Google翻訳 １．DeepL https://www.deepl.com/ja/pro-license?tab=free Free版。 ユーザ入力データやユーザ修正データは、同社のAI改善やアルゴリズム向上に一定期間利用される。用語集機能を利用する場合には、特定の入力データは同社サーバには送信されない。同社外のサーバにも送信されるが、EEAにあるサーバに限定。 個人情報を含むデータの翻訳はFree版は使えずProサブスクリプションを使え。 翻訳サービスを使ってユーザが作った翻訳に対し、同社は著作権の権利主張はしない。 When using our transla
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「日本のことわざ」をトルコ語から日本語にDeepl機械翻訳した 読んだこと..
【渋川よしき】機械翻訳がある今でも「技術書翻訳をやってみたほうがよい」と思う理由
ミッフィーの日本語チャンネル、タイトルが機械翻訳っぽくて渋い→「もうちょっとあっただろ」「絶妙に厨二心くすぐる」
ネット上に驚くほど多くの機械翻訳コンテンツがあふれることで言語モデルのトレーニングに影響が出る可能性
なぜ絵師は生成AIを憎むのか ~機械翻訳との類似性に着目して~
Shinkichi FUJIMORI @26Shovkovychna 「NHKは特番組め」という批判があったが、希望的観測だらけのツイートを見ると、結果としてやらなくて良かったのでは。専門家のコメントが視聴者に誤った認識を植え付ける。あとで訂正しないし。BBCの機械翻訳同通でも流しておけばOK
Xユーザーの原口昇平🏳️🌈🏳️⚧️さん: 「機械翻訳エンジンでは学習に使用している言語データベースに必ず何らかの偏りがあり、出力に意外な影響を及ぼします。例えばDeepLで「教祖様の教えは絶対です。」と入力すると“Oyasama's teachings are absolute.” と出力されます。なぜ天理教信者が教祖中山みきを呼ぶときの呼称がここに登場するか？」 / X
機械翻訳利用規約比較 - ITをめぐる法律問題について考える