働き方を変える「AI翻訳」で言葉の壁をなくし、生産性向上や能力発揮を促進

コメント

注目のコメント

• 百瀬 剛

  株式会社システムプロモート 代表取締役

  ・2019年04月25日

  ついにサービス化されましたね。
  
  深層学習　自然言語処理における2018年の2大トピックとして、新たな二つの手法による自然言語処理が注目されました。
  
  一つ目は「ELMO」
  この手法により、「雨」と「飴」や同じ文字列だが意味が異なる言葉を翻訳する際、文脈から判断して適切な意味を選択することが出来るようになった。
  
  二つ目は「BERT」
  この手法では、自然言語処理タスクを教師データなしで、かつ双方向に事前学習することが出来るようになった。これにより、WEB上にある莫大な量のテキストデータが利用可能になった。
  
  この二つのトピックが意味する事は、自然言語処理能力の飛躍的に進歩するという事です。
  自動翻訳や、音声入力の自動文字おこしにおいて、時折発生していた聞き間違いのような事象が、前後の文脈から判断し補完することが可能になります。
  
  
  松尾先生の講演内容に同内容があるのでリンク載せておきます。リンク先は私的なまとめノートです。
  https://note.mu/momopeee/n/ne46d6eff622e
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2019年06月15日

  自然言語処理の分野はいまだに変化のスピードが早すぎて、大変です。話題になったBERTを一生懸命勉強・再実装したと思ったらすでにUNILM, MASS, MT-DNNなどBERTを改良したものが出てきています。
  
  また、最新の言語処理技術でも一気に扱えるのは数百単語まで。一方、我々のラボで研究しているプレゼンの解析では数千単語にも及ぶことがあるのでちょっとひねりをきかせた手法にならざるを得ないです。
• 上原 三知

  信州大学, Japan Landscape Architects Union 准教授(芸術工学博士)

  ・2019年06月14日

  月15万から60万円のサービスなんですね。月給35万で英語が堪能な人を1人雇うより、様々な部署のデータを自動翻訳できるのは魅力的なんでしょうね。私もお金があればなー。