⑤ ディープラーニングの応用例 ／ 27. 自然言語処理
機械翻訳とは
機械翻訳とは、ある言語の文章をコンピュータで別の言語へ自動変換する技術です。ルールベース → 統計的 → ニューラルという3世代の流れがG検定対策として重要です。
この用語はG検定シラバスの「27. 自然言語処理」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑤（全133語）にまとまっています。
一言でいうと
文章を自動で別の言語に翻訳する技術。手法は3世代にわたって変化してきました。
3世代の流れ
この順番は正確に区別できるようにしておきましょう。
なぜNMTが優れているのか
統計的機械翻訳は単語や句ごとの対応を積み上げるため、文全体の自然さを扱うのが苦手でした。
NMTはSeq2SeqやTransformerで文全体を一貫して扱うため、訳文の流暢さが大きく向上しました。大規模な並列コーパスによる学習が前提となります。
評価の難しさ
翻訳には唯一の正解がありません。同じ意味でも表現は無数にあります。
そこでBLEUなど、参照訳との一致度を測る指標が使われますが、自然さを完全には測れないという限界があります。最終的には人手評価が必要になります。
🎯 G検定での押さえどころ
- ルールベース → 統計的 → ニューラルの順
- NMTはSeq2Seq・Transformerが基盤
- 大規模な並列コーパスが必要
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「統計的機械翻訳はニューラル機械翻訳より後に登場した」→ 誤り。順序が逆です
- 「ニューラル機械翻訳は文法規則を人手で記述する」→ 誤り。学習で獲得します
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「自然言語処理の概要」（E資格向け）
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