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ネットマーブル,「EMNLP 2021」のAI翻訳後編集技術チャレンジで優勝
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印刷2021/11/16 20:09

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ネットマーブル,「EMNLP 2021」のAI翻訳後編集技術チャレンジで優勝

AI翻訳後編集技術チャレンジで優勝
配信元 ネットマーブル 配信日 2021/11/16

<以下,メーカー発表文の内容をそのまま掲載しています>

ネットマーブル、自然言語処理分野のトップカンファレンス「EMNLP 2021」のAI翻訳後編集技術チャレンジで優勝
●自然語処理分野のトップカンファレンス「EMNLP 2021」AI翻訳後編集技術チャレンジで1位を獲得
●カリキュラムとマルチタスク学習技術で誤訳率を下げ翻訳の信頼度を向上
●人の介入なしでも高品質なサービスを提供できるよう技術発展を推進

画像集#001のサムネイル/ネットマーブル,「EMNLP 2021」のAI翻訳後編集技術チャレンジで優勝

高品質なモバイルゲームを開発・提供するネットマーブルは、EMNLP 2021(Empirical Methods in Natural Language Processing 2021、以下EMNLP)のAI翻訳後編集技術チャレンジで韓国ゲーム業界初の優勝を果たしたことを発表いたします。

毎年開催されているEMNLPは、機械学習や統計的自然言語処理に関する世界的に有名な国際会議です。今年は、11月7日から11日まで、ドミニカ共和国のプンタ・カナとオンラインで開催されました。

EMNLPではAI翻訳やチャットボット、機械読解など言語データ基盤の自然語処理アプローチに関する多様な研究が扱われています。

今回のEMNLPでは、カンファレンスの他にもAI翻訳及び専門家翻訳データの同時学習を通じてAIが翻訳性能を改善していく後編集、APE(Automatic Post Editing)技術チャレンジが開催されました。

ネットマーブルが今回のチャレンジで披露したAI翻訳後編集技術の核心は「カリキュラム学習」と「マルチタスク学習」です。

「カリキュラム学習」は、翻訳素案と後編集モデルとの相関関係をAIが学習し、翻訳のクオリティを改善するモデルで、「マルチタスク学習」は、後編集が必要な単語を分類するタスクなど、関連性のある項目をAIが一つのカテゴリとして組み込んで学習するモデルです。

論文発表を行ったネットマーブルAIセンター チーム長のアン・スナム氏は、「今回のチャレンジ課題として出題されたAI翻訳本のデータが相当高品質だったので、どのような単語と表現を維持・修正すべきかを判断するAIロジックが技術評価の核心でした。ネットマーブルが独自開発したAI翻訳後編集技術は低い誤訳率(Translation Error Rate, TER)と、高い翻訳信頼度(Bilingual Evaluation Understudy Score, BLEU)を示し、グローバルな評価を受けることができた」と述べています。

ネットマーブルAIセンター 室長のオ・インス氏は、「ネットマーブルはグローバルゲームパブリッシャーとして、すでに様々なゲームにAI翻訳技術を適用していますが、従来は人が直接進めていた翻訳後の編集作業にAI技術を適用することで、翻訳クオリティの向上や時間短縮など様々な利点を得ることができました。今後は技術核心となるカリキュラム学習とマルチタスク学習を段階別に高度化し、究極的には人の介入が必要ないハイクオリティサービスを提供できるよう技術を発展させていく」と述べました。
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