[{"onix":{"RecordReference":"9784750335919","NotificationType":"03","ProductIdentifier":{"ProductIDType":"15","IDValue":"9784750335919"},"DescriptiveDetail":{"ProductComposition":"00","ProductForm":"BA","ProductFormDetail":"B108","TitleDetail":{"TitleType":"01","TitleElement":{"TitleElementLevel":"01","TitleText":{"collationkey":"キカイホンヤクノゲンリトカツヨウホウ","content":"機械翻訳の原理と活用法"},"Subtitle":{"collationkey":"コテンテキキカイホンヤクサイヒョウカノココロミ","content":"古典的機械翻訳再評価の試み"}}},"Contributor":[{"SequenceNumber":"1","ContributorRole":["A01"],"PersonName":{"collationkey":"ニッタ ヨシヒコ","content":"新田　義彦"},"BiographicalNote":"1946年生まれ。日本大学・経済学部教授（1995から）、日本大学大学院・総合社会情報研究科教授。\n　株式会社日立製作所、中央研究所・企画員。同システム開発研究所・主任研究員・ユニットリーダ。同基礎研究所・客員主管研究員・グループリーダ。英国Sheffild大学計算機科学科・客員教授（Visiting Professor）2005-2006などを歴任。\n　専門は計算言語学、自然言語処理、機械翻訳、人工知能論、情報論、情報数学、計量国語学、オペレーションズ・リサーチ。\n　著書に、『MITの人工知能』共訳、パーソナルメディア、1989年。「機械翻訳」『AI総覧』フジ・テクノ・システム、1987年。『文系のための線形代数・微分積分』共著、実教出版、2011年。『正規表現とテキスト・マイニング』共著、明石書店、2008年。日本大学経済学部編『NTTの民営化と日本の情報産業』共著、日本大学経済学部、2003年。『大学生のための実践情報処理』共著、昭晃堂、2002年。Springer Lecture Note in Electrical Engineering 126（2012）および同Inteligent and Soft Computing 144（2012）分担執筆など。"}],"Language":[{"LanguageRole":"01","LanguageCode":"jpn","CountryCode":"JP"}],"Extent":[{"ExtentType":"11","ExtentValue":"356","ExtentUnit":"03"}],"Subject":[{"MainSubject":"","SubjectSchemeIdentifier":"78","SubjectCode":"0004"}],"Audience":[{"AudienceCodeType":"22","AudienceCodeValue":"00"}]},"CollateralDetail":{"TextContent":[{"TextType":"03","ContentAudience":"00","Text":"コンピュータを利用した機械翻訳の開発に実際に立ち会った著者が、その成り立ちを、自然言語のモデル化・意味類型パターンの変換などから説き起こして詳説する。開発に用いられた英文と日本語訳文の研究資料、機械による俳句の翻訳の試みの例など多数掲載。"},{"TextType":"04","ContentAudience":"00","Text":"　序\n\n　読み方のご案内\n\n第1章　翻訳と機械翻訳\n　1．翻訳とは何か\n　2．機械翻訳とは何か\n　3．結語\n\n第2章　自然言語のモデル化\n　1．自然言語の性質\n　2．言語をモデル化する必要性\n\n第3章　機械翻訳の原理\n　1．機械翻訳の方式\n　2．英日機械翻訳の機構\n\n第4章　意味類型パターンの変換\n　1．はじめに\n　2．言語表現の担う意味のパターン化\n　3．等価変換における意味の保存性\n　4．意味類型知識ベース\n　5．パターン変換（トランスファ）知識ベース\n　6．述語論理による文の意味記述\n　7．パターン変換の計算\n　8．意味類型パターンの汎化と意味シソーラスの階層関係\n　9．おわりに\n\n第5章　文意の論理表現\n　1．はじめに\n　2．文の意味の論理表現\n　3．古典論理の意味計算メカニズム\n　4．構文解析と意味的役割子列の生成\n　5．テキストからの意味抽出実験\n　6．判明した事項の整理\n　7．おわりに\n\n第6章　機械翻訳の活用法\n　1．はじめに\n　2．「翻訳」の定義\n　3．機械翻訳実験によるパフォーマンスの観察\n　4．機械翻訳出力の不完全性\n　5．不完全性を承知した上で機械翻訳を使いこなす工夫\n　6．機械翻訳過程の定式化\n　7．対訳アラインメントの充実と精密化\n　8．おわりに\n\n　付録：機械翻訳実験で使用した入力原文と出力訳文\n　　付1．日立製作所が研究開発した英日機械翻訳システムのパフォーマンス\n　　付2．現代（2010年代）の商用ベースの機械翻訳システムによる翻訳\n　　付3．毎日届く英文SPAMメールのFree翻訳\n　　付4．「機械翻訳研究シンポジウム開催趣意」の翻訳\n\n第7章　対訳アラインメントの活用法\n　1．はじめに\n　2．従来の対訳アラインメント研究\n　3．対訳アラインメントのさまざまな局面\n　4．テキスト構造分析\n　5．対訳アラインメントの函数的構造\n　6．今後の課題\n　7．おわりに\n\n第8章　俳句の解釈と翻訳\n　1．はじめに\n　2．俳句の函数文法的構造\n　3．俳句の形式的翻訳\n　4．メタ文の抽出：俳句から\n　5．メタ文の抽出：連句から\n　6．おわりに\n\n　あとがき"}],"SupportingResource":[{"ResourceContentType":"01","ContentAudience":"01","ResourceMode":"03","ResourceVersion":[{"ResourceForm":"02","ResourceVersionFeature":[{"ResourceVersionFeatureType":"01","FeatureValue":"D502"},{"ResourceVersionFeatureType":"04","FeatureValue":"9784750335919.jpg"}],"ResourceLink":"https:\/\/cover.openbd.jp\/9784750335919.jpg"}]}]},"PublishingDetail":{"Imprint":{"ImprintIdentifier":[{"ImprintIDType":"24","IDValue":"0182"},{"ImprintIDType":"19","IDValue":"7503"}],"ImprintName":"明石書店"},"Publisher":{"PublishingRole":"01","PublisherIdentifier":[{"PublisherIDType":"24","IDValue":"0182"},{"PublisherIDType":"19","IDValue":"7503"}],"PublisherName":"明石書店"},"PublishingDate":[{"PublishingDateRole":"01","Date":"20120331"}]},"ProductSupply":{"MarketPublishingDetail":{"MarketPublishingStatus":"00","MarketPublishingStatusNote":"1;"},"SupplyDetail":{"ProductAvailability":"99","Price":[{"PriceType":"03","PriceAmount":"8000","CurrencyCode":"JPY"}]}}},"hanmoto":{"toji":"上製","zaiko":11,"maegakinado":"　あとがき\n\n　古典的な機械翻訳、つまり構文解析に依拠する人工知能モデルによる変換型機械翻訳に焦点を絞り、機械翻訳の魅力と限界について述べました。\n　現代の機械翻訳の主流は「統計型機械翻訳」と呼ばれるものです。インターネット上の翻訳サービスシステムとして採用されることが多いため、御存知の方も多いはずです。この方式は、語彙や変換規則を自動獲得できる強力な機能を持つので、対訳語句の差し替えに依存する直訳（あるいは逐語訳）調の訳文でもよいという要求には十分に対応できます。しかし、自動化の代償としてこの方式は翻訳処理の過程が、利用者に見えないブラックボックスと化しています。入力（原文）と出力（訳文）を統計的数値データの対応付けとして割り切り、翻訳過程を人間の知能的活動の近似としては扱わないため、統計的翻訳の出力する訳文には不安が付き纏います。本当に正しく翻訳してくれたのだろうか？　誤訳の例を事前に統計的学習していて、今回また誤訳したのではないだろうか？　等々。\n　そもそも「翻訳」は「解釈」の一局面に過ぎません。原文に忠実に訳された正確無比な翻訳文といえども、そこには翻訳者の個性が混じることは避けられません。翻訳する者は外国語を咀嚼して、自身の理解した内容を別の言語に置き換えます。つまり、翻訳は原文の再現ではなく、解釈の産物だといえます。\n　翻訳処理の過程が見えない「統計的機械翻訳」を用いた場合、人工知能による近似的解釈すらせずに、統計的に文字列データの対応付けをした結果が訳文として与えられます。\n　機械翻訳は絶え間なく進歩しています。しかし、いくら機械翻訳が高性能になったとしても、機械にすべてを委ねるのではなく、自分の頭で言葉を理解し翻訳する努力を忘れてはならないと思います。言葉は、人間の知性の源泉であり社会活動を円滑におこなうための基礎手段でありますから、言葉に関心を持ち大切に扱ってほしいと願います。そして外国語情報を扱う際に利用する「機械翻訳」についても、常にその処理過程に関心を持っていただきたいと思います。これが、本書を通じて筆者が読者に伝えたかったことであります。\n\n　（…後略…）","author":[{"listseq":1,"dokujikubun":"著"}],"datemodified":"2012-04-27 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