(健くんの影響でちっちゃい「ッ」をやたら書きがち) 瞬く間ににこ健のトリコになってしまった私は、じきに放送されるTHE MUSICDAY の激ヤバメドレー( 命名 わたし)(スパノバ〜ダーリン〜PINEAPPLE)を人生の楽しみとして生きることとなります。そして当日、いざ激ヤバ色気メドレーを見終えたとき、私の中の何かが崩れ去る音が聞こえたのです。 ガタガタッゴトゴトドドドドド…………ガチャン…。 はい、好きー。V6超かっけぇ。 21コ上のおじさんだって、同じ時代に同じ国に生きていて、アイドルをしているだなんて奇跡じゃない???エッ、この感情、抑えなくていいんじゃない??? ?あれッ、 私、三宅担でも良くない??????
全盛期は森田剛さんと合わせて 「剛健コンビ」 と呼ばれ、ものすごい人気がありました。 滝沢歌舞伎に出演していた縁で、2018年に滝沢秀明さんと 「KEN☆Tackey(ケンタッキー)」 というユニットを組んでいました。このユニットでケンタッキーのCMに出演したこともあります。 V6メンバー人気4位【森田剛】 森田 剛(もりた ごう) 生年月日:1979年2月20日 出身地:埼玉県 血液型:A型 メンバーカラー:赤 呼び方:剛くん 40歳を過ぎ、大人の渋さが増してきた森田剛さん。 舞台を中心に活躍 しており、その演技力・表現力には業界から定評があります。 有名演出家の 蜷川幸雄 さんや 宮本亜門 さんなどにもその実力を絶賛されているほどなんだとか。 森田剛さんは、ジャニーズ事務所に入所後すぐSMAPやKinki Kidsのバックダンサーを務めたり、デビュー前から連続ドラマに出演するなど、ジュニア時代からものすごい人気がありました。 ジャニーズJr. 黄金時代の火付け役 とも言われ、三宅健さんとの 剛健コンビ は、単体でライブを行うなどこれまでのジャニーズJr. ではなかった異例の待遇がされるほどの人気ぶりでした。 宮沢りえと森田剛、芸能人カップルでいちばん好き — ほうずき (@dXTd8HFDatXxWOg) July 5, 2020 2018年に、舞台『ビニールの城』で共演した女優の宮沢りえさんと結婚しました。 森田剛の歴代彼女&恋愛遍歴まとめ!嫁の宮沢りえとの馴れ初めや子供は?
V6(ブイシックス)では、4人のメンバーが結婚しています。 長野博:女優の白石美帆と2016年に結婚 井ノ原快彦:女優の瀬戸朝香と2007年に結婚 森田剛:女優の宮沢りえと2018年に結婚 岡田准一:女優の宮崎あおいと2017年に結婚 既婚者メンバーの妻は、 全員が豪華な人気女優 です。 坂本昌行と三宅健はまだ独身ですよ。 V6メンバーのプロフィールは?
He is a college teacher. 」のように、文章単位で前の情報を考慮して、次の文を考えるのが文書単位の翻訳だ。ちなみに、大学の先生を自動的にheと訳すのは学習データにバイアスがかかっているから。いまは性差別であると問題視され、男女両方に訳す翻訳も出始めている。 Q. 小説は感情の読み取りが必要なので、機械翻訳はほぼ役に立たないそうだが、いずれは可能になる時が来るのか? 翻訳とは何か. A. 深層学習の限界がまだわからないため、将来どうなるかはわからない。小説の翻訳は正解がないものなので、いつか翻訳界の初音ミクが現れる可能性がないとも言い切れない。 2. MTの現状と課題 できることは徐々に増えてきている。上記の省略や照応解析の利用、文書単位の翻訳に加え、マイナー言語のローリソース翻訳、まだ精度はよくないが画像と文書を両方使う翻訳であるマルチモーダル翻訳など。 しかし課題はまだまだ山積、訳抜け・湧き出し、否定・肯定誤り、訳語統一、代名詞誤り、対訳辞書の利用、ドメインアダプテーションもよくない、翻訳速度が遅い、という問題点を日々改善している。 3. MTの可能性 深層学習の限界はまだよくわかっていないが、NMTがでた当初の2014年より成長スピードが落ちている気がする。 NMTは人間が一生かけて読む文書量よりもはるかに多くの文に触れているので、人間の翻訳より良い訳を出すこともある。しかし、いつもよいわけではないので、チェックが必要である。 人手が不要もしくは最低限でよいという翻訳の需要は必ず存在するし、その割合は多くなるはず。機械翻訳が活かせるところは積極的に活かすべきだと思う。翻訳されなかったものが翻訳されるようになり、仕事を奪うのではなくサポートして、翻訳全体の生産性を向上するものになってほしい。 第3部 パネルディスカッション「機械翻訳とは何か、どこへいくのか?」 ― モデレーター:石岡映子氏(JTF常務理事・関西委員長、株式会社アスカコーポレーション代表取締役) 石岡 :弊社のクライアント対象のアンケートでは、8割の企業がMT導入済で、残りの2割の半数は導入を検討しているとの結果だった。JTFの最新の白書でも特許・医薬・工業が収入減、現場にMTが導入されたためと思われる。書籍のように人がやらないといけないところは伸びている。このような環境下で現場の課題を伺いたい。 先ほどの公共機関でのMT使用の問題はどうか?
翻訳の歴史からはじまり、翻訳業界の実態、問題点まで厳しく書いた本。語学力を生かした仕事がしたい、小説は書けないけど翻訳ならできるだろう…多くの翻訳学習者が抱いている甘い考えを容赦なく切り捨てている。 翻訳は原著を深く理解し、日本語で表現する仕事。 英語の読解力について 第一段階→文法知識に基づき文... 続きを読む 章の構造を解析し、単語の意味を辞書で調べながら読む段階。学校教育で学ぶ英文和訳のレベル。 第二段階→外国語であることを意識せず、文章構造を意識しなくても自然と内容を理解できる段階。辞書がなくとも単語の意味が文章から推測できるため、辞書なしでいくらでも読み進められる。 第三段階→英文の内容を深く理解し、文章の構造や英語と日本語の違いを意識しながら、表現できる段階。 翻訳を学習する際は、最低でも第二段階まで達していなければならず、第二段階の目安として英語の本を百冊(! )程度は読んでいなければならない。 翻訳学習者のほとんどは「得意な語学を活かして〜」と言いながら第二段階に達している人はほとんどおらず、第一段階すらままならない人もいる、ということを指摘している。 半端な気持ちで翻訳者を目指すべきではないことを痛感させられる本。
訳書の紹介とハイライト 私の訳書『機械翻訳:歴史・技術・産業』において特徴的なのは、産業における機械翻訳の歩みが語られていること。 産業的な歴史で振り返るとき、多言語世界を見ないと背景は見えてこない。たとえば、カナダの天気予報の翻訳システムは1970年代に構築されている。EUの翻訳予算は2013年でも3億3千万ユーロで、93%が人力翻訳であった。欧州では言語の壁は無条件に取っ払いたいものとされていたということだ。 一方、2000年代まで日本語は特殊という扱いで、欧米クライアントの予算も高かったが、今や「グローバルな翻訳市場」の一角でしかなく、アジアの中心もシンガポールや上海に移った。 2. 機械翻訳に対する翻訳者の思い 翻訳者の機械翻訳に対する思いやスタンスは人により異なる。機械翻訳の動向とは無縁に自分の翻訳を続けるという人(文芸は例外)。逆に機械翻訳、AIを積極的に導入したいという人。大多数はその間で揺れているが、今の立脚点で不動の人もいる。 なぜ翻訳をしているかという動機も様々で、好きだからという人、生活の手段として仕事にしているという人。その両端に振り切れる人は少ないであろうが、基本スタンスによって機械翻訳をどう考えるかが違ってくる。 そもそも翻訳とは何か。人間の翻訳者は、何通りもの訳出パターンを頭に思い浮かべ、文種、文体、文脈、読者などの条件に合わせて絞り込んでいく。もし機械翻訳に慣れたら何通りも翻訳案を考えることはできなくなると思う。 情報としての翻訳は、翻訳支援ツール・TM期を経てMTに移行していき、中間にポストエディットが存在する。コンテンツとしての翻訳には少なくとも当面人間の翻訳が必要だ。 3. 翻訳とは何か 職業としての翻訳. 個人翻訳者のこれから これからは淘汰と変化が必ず起こる。翻訳者として自分の道は自分が考えるしかない。多くの人がやっている「裾野」の翻訳の仕事はなくなる可能性がある。ポストエディットの達人になる、MTやAIを使いこなす、上を目指し続ける、文芸や字幕など違う世界を目指すなど、道はいろいろ。これは、上下や貴賤ではないと思う。進んだ先で見える世界はまったく違うものになる。各人がどんな形で翻訳に関わりたいかによって決まるはず。両立は難しいが、方向転換は可能かもしれない。 4. 機械翻訳の扱われ方 今大きな問題点となっているのは、機械翻訳の検証を経ない安易な使い方、売り方である。災害警報の誤訳などは情報としての翻訳としてすら十全に機能していない。これには、社会全体の取り組みが必要であると思う。 第2部「機械翻訳の現状と課題、可能性」 ― 中澤 敏明 先生(東京大学大学院情報理工学系研究科 客員研究員) 1.
高橋 :投資ならリターンが必要、リターンが見えづらいから投資しない。望むものが返ってこない、翻訳者に十分な情報を提供しないから、翻訳者の力不足だからなどの点は、お客さんと翻訳会社と翻訳者が縦につながって整備しないといけない。成果が出るとわかったら投資につながると思う。 中澤 :そのとおり。投資は将来のリターンへの期待があるから。たとえばマニュアルで売り上げが増えたかは計算できない。将来がわからないからコストをかけられない、特にベンチャーなどでは予算もなく、製品のバージョンアップサイクルが早くて予算が取れないから機械翻訳になる。よりシビアにクライアントが必要とする品質をすりあわせコントロールすることがLSPの使命だと思う。 石岡 :意外と盲点で、目の前の納期ありきで、クライアントとどこまでの精度か要不要をきちんとすり合わせてないことが多い。三者が合意をすることで商品として担保され、クレームも減る。機械翻訳が進む中、もう一度品質についてすりあわせするべき。 中澤 :低い品質、安い見積もりにつけこむ人が出てくると、業界の首を絞めるのでそこはちゃんとやるべきだ。 Q. 自分の翻訳メモリを「食わせる」と自前のスモールなデータセットで、既成のエンジンの出力はどれくらい変化するのか。 中澤 :数万文、十万文ぐらいないと変わらない、数千文でもニッチな業界ですべてを網羅しているのならあり。翻訳したい文のバリエーションによる。特許文全体を翻訳したいのに工業しか持ってないというところは、自分でバランスをとってみてもらうしかない。 高橋 :TM登場のときからそういう議論があって、メモリもとんちんかんなところにあてはめて使えないという話があった、似たことが繰り返されそうな感じがする。 Q. 翻訳管理システムとは何か？ | Memsource. 将棋や囲碁ではAIが人間に勝っているのに、翻訳では機械翻訳が人間を越えられないのはなぜか? 中澤 :将棋や囲碁は正解があるが、翻訳は明快なゴールがないから、ゴールが決まっているほうがやりやすい。 高橋 :文芸翻訳のような正解のない翻訳で、機械翻訳が初音ミクのように、1つの個性になったらおもしろい。 中澤 :そういう研究もある。たとえば太宰治風とか。人格を持たせるのはおもしろい。 石岡 :本日の延長戦となる、中澤先生のYouTubeをご紹介いただきたい。 中澤 :研究者と翻訳者の相互理解をはかる場として、YouTubeをまずは気軽な話題からスタートし、将来的には機械翻訳の健全な普及につなげていきたい。 YouTube「翻訳と機械翻訳の座談会」
高橋 :社会全体で考えないといけない問題であると思う。気になるのは、誤訳発信の後、当の公共機関がその後どうしたか、なぜか報道がない。反省にたって改善しないといけないと思う。それには翻訳業界、JTFのような業界団体が先陣を切ってやっていくべきではないか? 石岡 :リテラシーの観点はどうか? 中澤 :オンラインのフリーソフトは自己責任が普通なので、そこに品質を求めることはナンセンスである。そういうリテラシー教育を受けていないがためにリテラシーが低いことが問題であり、子どものころから教育するべきだ。また、フリーのものをどう使うかも考えるべき。 石岡 :翻訳という仕事はなくなるのか。ニューラルになってMT導入が進み、実際収入減となっている、今後ここをどうするのか?