今から始めたいと思います 今日はお忙しいところを集まり頂いてありがとうございますハイパーレッジャーフォブリックの ジャパニース特典メンテーショングループのつじたです今日はどうぞよろしくお願いします 今日はですね2回目のミートアップということで前回は私たちのグループがどんな風に 発足してどんな活動をしているのかってざっくりしたことを話したと思うんですけども 今回はちょっと翻訳そのもののところをチェックアップして一緒に今翻訳のツールの開発を お手伝いいただいている情報通信研究機構の内山さんにも貼ったのをご登壇いただいて みんなの自動翻訳テキストラーでよろしいんですかねのご紹介とそのツールを今の私たちのグループでどういう風に使っているかっていうところを話していきます 発表はまあ日本立てで最初に内山さん私が後半なんですけどもあの9アンドへお質問などはあのチャットも 下の9アンドへのサービンドをどちらでも構いませんのであの書いていただいて発表の後にその お質問に答えていく形にしたいと思いますのでよろしくお願いしますで発表いただく前にですねアンケートをちょっと作ってみましたのでぜひ参加者の皆さんにあのお答えいただきたいですけども全部で4問あります 今表示しますね1番から4番までありますので 参加者の皆さんちょっとポチポチっとしていただいてへ送信していただけますでしょうか ではこれで今シェア皆さん回答シェアしました 見えてますでしょうか一番普段から何かしらの翻訳ツールやサービスを使っている方が 僕に1本目ということでですねやはり何かしらの翻訳に関わってらっしゃる でみんなの自動翻訳を使ったことがある知っているという方は4名らっしゃいました入って またグループですね共同翻訳をすることがあるという方もまあ4名いらっしゃったんですけどこれは2番の方と一緒の方がどうかわからないですが 1人で翻訳をするっていう方よりは今回は複数人でということも多いですね で参考会参加していただいた目的なんですけどもまああの上最初の3つあの皆さん興味があるということで ありがとうございますまあなかなか はい今回はちょっと小規模な感じで進めていくんですけどもぜひあのご質問とかご意見 ありましたらまたよろしくお願いしますでは8早速1つ目のおち山さんの方から発表の方よろしいでしょうか はいよろしくお願いしますnictのちまです8画面教員しますこれであのまあその普通の画面なんですけれどもこれで 進めていきます8まずあのみんなの自動翻訳アットマークテクストラーのご紹介ということでして ざっとこのウェブサイトなんですけれどもご紹介した後で8ニューラル機械翻訳聞いたことがある人が多いかと思うんですけれどもその それについて少し一個説明しますまずあのこのみんなの自動翻訳アットマークテクストラっていうのは情報通信研究機構という 国立の研究機関で公開している自動翻訳国立研究開発法人 情報通信研究機構で公開している自動翻訳サイトです利用の方法としては非省有利より限定されますしまたメンテナンスのため定期的に止まるというような 省有サービスとは違いますけれどもアタックシードもの自動翻訳サービスを お試しいただけるサイトとなっておりますこのみんなの自動翻訳アットマークテクストラーなんですけれどもサイトのニュースっていうところを見るとわかるんですけれども2014年に一般公開を 返しいたしまして1年2個ずつイベントをとっていったんですけれどもその年にはjstと一緒にあの科学技術文献データベースの作成に 高生と自動翻訳システムを導入しておりますまた2016年にはのni ct 私たちの研究所なんですけれどもそれと特許長の特許文献の機械翻訳に関する協力の継続について確認しておりますまた2017年には ニューラル機械翻訳で音声翻訳アプリボイスラの高生度化を実現しまして2018年にはのアストラゼネ科社と共同で 医薬業界向け自動翻訳システムをと開発しておりますまたあの自動車法気分の自動翻訳をニューラル 技術で高生度化しておりますしまたあの 第2回日本オープンイノベーション対象総務大臣賞を受賞しておりますさらにあのオープンソースのコミュニティにni ct みんな自動翻訳を提供するということを出しておりましてそれに あの質問とありましたら最後にまとめてでよろしいでしょうかそれともつつどうなんですかね どうなんですか一応最後にしましょうかわかりましたじゃあこのまま続けますお願いしますこのオープンソースのコミュニティにni ct みんな自動翻訳を提供というものなんですけれどもえっと国立研究開発法人情報通信研究機構とリラックスファウンデーションジャパンがあの二何自動翻訳の ai 自動翻訳技術提供ということに対してプレイスリリースを出しておりますこの両者が協力することでオープンソースソフトや向けの高精度 ai 自動翻訳システムを育てていくエコシステムを創出し日本のソフトや開発を支援してまいりますという内容です私たちのこの斉藤なんですけれどもあの利用企業で非常に oss 翻訳に適しておりまして利用企業のとこを見ますとアプリケーション利用者は 省用目的は工場両属に反する目的のためにアプリケーションを利用することはできませんただしあの oss ではいいですよっていうようなことが書いてあるんですでこれあの oss を特寄しているなこの oss の場合には特に利用目的とかに限らず8 使うことができるものですからそういったものととこのサイトの利用企業っていうのは本来 相性が悪いんですけれども正しいという文明で8 oss 等の高液性が高い文書に関しましては 本サイトを利用することができると明記しておりますまたあのホーラムといいますか質問を等の機能がサイト内にありましてそこであの oss 翻訳利用時の著作権に対する考え方というものを回答したことがありますその内容なんですけれども oss の文書を翻訳したものを配置する場合には oss の条件に従ってくださいということでみんなの児童翻訳を利用する場合には通電子事象のように利用したと同じと考えられるつまりあの 機械翻訳の結果に対して何らかの修正変更などの手を入れることが普通ですからそういった場合には通常の人でによる翻訳と同様の著作権となるという考え方で本サイトを運用しております8 oss 翻訳でみんなの児童翻訳を利用した例というのをあの見つけたんですけれどもオープンソースカンファレンス2021でオベガティとみんなの児童翻訳でリブレー オフィスの翻訳を迫速にした話というものがの方純さんにより発表されておりましたあのこのリブレーオフィスの8 ドック等にもあの実は8本サイトを呼び出す機能がありまして軽く等でも使うことができます あのこのサイトなんですけれどもあのみんなの児童翻訳ということで みんなの業力で翻訳エンジンを育てていきましょうというようなコンセプトでやっておりまして翻訳エディターっていうのがありますがその翻訳エディターから えっとエンジンを修正して拡修するということができるようになっております これはあのハイパーリーレジャーバブリックのイントレラクションを翻訳したものなんですけれどもこういったものを大学データもしくは翻訳エディターで修正していただいておりますとえっとこれを 反映ネッティプラセンジっていうのがサイトにあるんですけれどもそれが8日時で学習を反映しておりますただの修正したもの全てが登録されるわけではなくてある程度あのフィルタリングみたいな押さえしていますのでそのフィルタリングで落ちてしまう場合もあるんですけれども持ちないで使われた場合にはこの英語の方の先ほどのイントレラクションインジェナウタウンズアプログチェーンブラブラっていうものが一般的にプログチェーンはっていう風にあのそのまま 出てくるというようにあのいくザクトにマッチしたものに対してはそのまま出るような学習もしてますしまたあの少し違うようなものでも制度がよく翻訳できるような仕組みになっております ニューラル今まで私どものサイトのご説明をしてきたわけなんですけれどもこの中で動いている ニューラル機械翻訳NMTについても概要をご説明してしたいと思いますまずざっくりこの自動翻訳の歴史ということなんですけれども 計算機が発明されてすぐに自動翻訳の研究が開始されておりますしその考え方自体は1949年に既に提案されているということです 反省基上の研究開発を得て今自動翻訳の一般に普及していると考えております例えば今ご紹介のみんなの自動翻訳等のウェブ翻訳サービスですとか ボイストラというこれもNICTが出している音声翻訳用のスマホアプリですとかポケトーク等の音声翻訳専用機が 市場に出ております自動翻訳技術のタイプなんですけれども 規則ベースの自動翻訳とコーパスベースの自動翻訳と私は分けておりまして規則ベースの自動翻訳というのはかなり前から一般に使われていたものなんですけれども コーパスベースの自動翻訳というものは大学コーパスという後でご説明するものから自動翻訳エンジンを自動的に学習しますその自動学習が可能ですので2位の言語継に対して適用可能ですNMTニューラル機械翻訳はこちらのタイプとなります大学コーパスってどういうものかって言いますとこれはフランスのパリパルクでフランスで行われた ファールドカップについての分なんですけれどもこれが全て別の言語で書かれております英語ですとかこれがタイ語でこっちがミャンマン語とかそんな感じで123456789のように異なる言語で書かれているのですけれども こういった同じ意味の異なる言語の分をたくさん集めまして ここから自動的に翻訳エンジンを学習しておりますこのコーパスベースのアルゴリズムの新点なんですけれどもまず1984年に長尾真子と先生という先生がおりましてその先生があの現在でEBMTという呼ばれておりますが実際の翻訳例から自動翻訳エンジンを学習しましょうっていうようなことを提案したのがこのコーパスベースエンジンアルゴリズムの新点の最初のものだと思っていまして その後あのibmの研究者たちが統計的機会翻訳というものを出しておりましてまた現代のMNTについては2014年にGoogleの研究者がさらに今広く使われているMNTにつきまして2017年にこれもGoogleの研究者が発表していますまた私どものみんなの自動翻訳ではMNTの機構を使いつつもこのEBMTというものを実装して使えるようにしておりますこれはあのどういうものかと言いますとえっとあらかじめ大学データが小規模なものが与えられますとそれと似たものについては同様な翻訳をすることができるという仕組みでありますあの第1世代と第2世代の自動評価尺度ブルーの比較ってなってちょっと分かれない人には何のことかだと思うんですけれどもまずこの自動評価尺度っていうのはあのこれくらいエンジンがえっとの性能の尺度なんですけどもその測り方と言いますとあらかじめあの入力分に対して正解となる薬分を与えておきましてその薬分3小薬と言うんですがその3小薬と自動翻訳結果がどれくらい似ているかということを測っているものですまた分体に測るのではなくて分ある程度例えば千分とかで測る数値なんですけれどもこの数値なんですけれども30程度以上なら一般的に使える翻訳と言われております先ほどの8ニューラルマシントランスレーションでここで第1世代と書いてありますが8そのあ実際にあのさっきのスライドにアテンションっていう機能がついたものなんですけれどもそれによりますと8このここらへんの性能だったわけなんですが今その第2世代とここで呼んでおります機構に変化しますと性能がジャンプしておりますでこれでかなり 今使えるようになってきたっていうのが現状ですちょっとあのどうやって自動でエンジンを作るかっていうんですけどもここではの 訓練とアダプテーション適用eb mtと3つ取り上げますまずあの基盤となる ニューラルネットワークの訓練なんですけれども大雑把に言いますと先ほどの大薬コーパスの一分 例えば日本語と英語の一組ずつこのモデルnmtのエンジンのパラメタを調整しますがそれは大雑把に言いますと入力分を翻訳しまして参照薬分と比較しまして 翻訳分と参照薬分の違いに応じてnmtのパラメタを更新するということを大規模に繰り返します例えばあの大規模なあの大薬コーパスですと数億回こういったことを繰り返しますのでかなり大変な作業なんですけれども次にあの小規模 この場合にはだいたい数万分程度の大薬コーパスがある場合にはそのこの訓練済みのnmtモデルに同じ訓練を特定分野のデータで追加しますとその特定分野において元となるnmtよりも高精度となることが知られております また eb mt というに ct で開発した詳細に発表の方法があるんですけれどもこれはあの入力分と類似した大薬分をデータベースから検索しまして 十分に類似した分があるときにはそれを参考に自動翻訳いたしまして自分がない場合にはベースのnmt 自動翻訳するという方法になっておりますまたあのアダプテーションでどれくらいの性能さが場合によっては出るかといいますとこのアダプトっていうのアタブテーションなんですけれども範囲用っていうのが元にのにしたモデルなんですが えっとこの1000分だけえっと持ってきましてこの制度を比較しますと範囲用だと31度なのがこうアダプトで38度これはの このまあよく分かれない数値ではありますがかなり大幅にジャンプしましてこれが eb mt アダプトプラス eb mt だとさらに大幅に上がっていくことがわかりますこの金融分野と申しておりますけれども実際にあの敵自会自文書において使っておりましてその場合にはポトナル文書であっても重複する分が多いので eb mt の効果が高いです今ちょっと内山さんがこっちの 地上で体積されているんですけどもえっと q&a 一つご質問に来ているのですが8ファブリック以外にどんな os s で使われているあるいは使われる予定がありますかとのことですけど後で内山さんの方からご紹介もあると思いますしまあかつかれてないこともあるかと思いますので少しお待ちくださいそれでえっとアダプテーションでえっと ちょっと待ってくださいこれも特性能が高くなりますっていうようなことがわかります またあの os s 翻訳でこのサイトにまた説明をずらすんですけれどもos s の翻訳で翻訳エディターを活用するときになんかこの 翻訳エディターっていうのがあるんですけどそこにハイブルマがありましてそこで設定をすると8 s 翻訳で適した感じになるんですけれどもまずあの 文章を組みます一分ずつ翻訳した方が性能因で文章を組みりますまたあの md とか rst とかですと8 in ラインの要素については翻訳しないで残しますみたいな設定をすると 8性能が上がることが多いですそうした場合にあのこの翻訳用のものが翻訳されません 例えばこのピアノーズっていうのがそのままピアノーズって出てきたりして8 便利ですっていうようなことがありますまたあのこのエディターっていうのは2つのモードがありまして 対訳モードと言いますとあの原文日本語原文日本語っていう風になっていましてこの mt っていうものはあの機械翻訳の結果がそのまま出ておりますこれを修正するとエディットのような ものになりますまたあの リズイングモードと言いましてそのままの 8レイアウトを保存したままでの翻訳もできるようになっております本サイトなんですけれども ある程度使われておりましてまあこれ累積なんで当然見え方がいいなんですけれどもなんまあ1万1日500人くらいの4500人の方が現状を使っております 以上でととりあえずの発表をありましてqaに移ればいいですかねはいお願いします82つほど 見えますかはいファブリック以外にどんな os ですって使われていライルは使われる予定がありますかってこれでライブで書いとっていうのをせばいいんですか えっとですね特にあの私が一緒にやっているっていうのはここだけなんですけれども例えばあの先ほど えっとこれですかえっと ここでえっとオメガティとみんなの児童翻訳でリブレオフィスの翻訳を迫速にした話というのがありますのでリブレオフィスの翻訳では使われているのかなと思います またあの学習データどのように準備するかということなんですけれどもni ct の基盤となるものに対してはに ct が準備しますけれどもこの oss の翻訳に対してはあのまず基盤となるこのに ct のエンジン範囲エンジンと呼んでおりますがそれで翻訳をしていただくとだんだんそれがあの日時で範囲 nt プラスっていうのがありましてこれがあの日時でえっと学習されてなんとなく性能が上がっていくイメージかなと思います またあの用語を登録してその用語を利用した8役物選択というようなこともできるようになっておきますえっと質問これくらいでしょうかまだありますでしょうか はいありがとうございましたそうですねなかなかこの翻訳の歴史っていうのをそのままそのままというか 流して聞く機会がなかったのでちょっと興味がかかったですありがとうございますまた後でもってあのご質問くるかもしれないんですけどお時間大丈夫ですか まあたたぶんちょっとその少しだけ抜けるかですもしあのあれだったら後からのはいはいすいません アイちゃんちょっとだけ抜けてはい失礼しますでは続きまして私の方からのパブリックの中でどういうふうに今使っているかっていうことで 話していきたいと思います今画面共有しましためてますでしょうか翻訳プルー具内でのテキストラーの位置付けとまあ活用方法ですね利点課題についてお話しします対応としていましましてはもしかしたらあのファブリックのこのドキュメンテーションワーキングループ初めての方もいらっしゃるかもしれないので簡単にプループのご紹介とあとグループ内の翻訳プローですね 前回もちょっとお話しはしたんですけどそれのまあどの位置にあったのテキストラーを使っているのかというところですで3番目にこの翻訳エリターの デモというかまあビデオをとったんですけどもあのどういうふうに動いているか画面がどんな風にあるのかみたいなところをご紹介しますで最後にこの利点とあの課題をまとめてご紹介したいと思います 私たちのグループなんですけどハイパーレッチャーファイパーレッチャーっていうあのブログ全テクノロジー リラーカスファンデーションから提供されているそのいろんな機能のそのまとまりがあるんですけどその中のカブリックっていうもののあのドキュメントを英語から日本語に翻訳しているというブーブです グループ自体のは a日本語グループは去年7月頃に発足しました今あのここの 真ん中のあたりに一度見えるかと思うんですけど言語としては12345618910 5ですかねのグループがそれぞれの言語日本役作業それぞれでやっている感じです ですね基本的にフローと翻訳のフローとしてはまあギッドハブをイメアのかにドキュメントがありますので ほとんどギッドハブの流れと同じなんですハブでそのなんか開発したりするような流れとほとんど同じと考えて いただければいいんですけれどもまず一番左のギッドハブ丸一っていうところが英語のドキュメントがある ブランチをリポジトリーを指していますねここのまあ今 バージョンがそのファブリックがのバージョンが2.2を対象に翻訳してますのでその8バージョンを自分のギッドハブの アカウントに報告してで手元のマシンにプロンして作業を進めることになりますではさあと今3番なんですクリエイトブランチなんですけども ブランチを新しく切ってもらってでその中で翻訳作業を進めていくんですけどもその翻訳自体はあのそれぞれのグループのメンバーにどうやって翻訳するかを 任せされていましてでまあ一部の方はそこのみんなの自動ファイアップのテケストラーを使って翻訳しています 翻訳したものはあのまあギッドハブのまあ自分のリポジトリーにまずプッシュをしてで本家の a プロジトリーにプロリクエスト送ってリビューレビューを受けた後マージしてもらうという流れです 今回そのお紹介するところは一番日がのちょっと色で囲ってある部分なんですけど4番のアップロードファイルとありますでまあ私たちのグループは1人1ファイルを 翻訳しようというルールにしてますのでまあ翻訳したいファイルをあのみんなの人はこのサービスにアップロードするんですね でそれを翻訳して編集してでダウンロードしますとでその翻訳をする時にですね5番にインポートパティクショナリとあるんですけども グループで翻訳する場合の問題点というか課題というかあると思うんですけどやはりあの人によってそのニュアンスの取り方 ニュアンスより専門用語の使い方とかあの技術英語ですと特にどれをカタカナにしてどれをその日本語にするかみたいな問題ですとかそういうのもありますので そういう用語集と退役集っていうのを置きましたこのギターまるにっていうのは 日本語のそのディクショナリ辞書ですねそれはあのリーナックスファンデーションジャパンの アカウントの下に作ってありますでもあの興味ある方はまあどんな辞書かなってあの ここの揺られる見ていただいたらあの出てくると思いますあの本当にシンプルなtsv ファイルで人を誰でもあの普通に普通にの画面で見れるようなものですですのであのこのみんなの自動翻訳を使ってない人もあのこの ディクショナリを参照して翻訳を進めてくださいということになってますで今日あのちょっとこの後デモなんですけどご紹介するのはあの実際の方 あの設定はちょっとなかなか難しくでですねあの後でもお話しますけどちょっと私がまとめきれてないところがありまして その設定をした後のサイトサービスの中でどういう風に翻訳されるかみたいなところを紹介しますちょっとお見せした方が早いですね 音声はありませんので私解説しながらお話します8みなのちょっと早くの えーログインをするとまぁこんな画面が見えこれた2つ目かな見えます 先ほどあの内山さんの紹介にあったやつは8左側に英語右側に日本語とあるんですけどもそれはいろいろ あの日はの翻訳のさせ方とか表示のさせ方とかありまして今これ私がやろうとしてるのはいろんなご条件を設定したしたところにファイルを読み込ませて直接読み込ませて その辞書にあった 通りあった形で翻訳するっていうそういうえっと流れになりますで今作業フォルダークリックされてるんですけども8ファブリック202102っていうのがあの辞書ちゃんと登録したしてある8フォルダーですいろいろ作業中のとかフォルダーの ものが見えるんですけどもここにファイルをアップロードします その文章というところをクリックするとファイルを選ぶような画面が出てきてファイルを選びますとで言語は英語から日本です それでオッケーを押すと翻訳が始まります この翻訳なんですけどちょっとあのファイル全体を翻訳するのに時間がかかることがありますこれはネットワークの状況だったりとかまあその文書の内容 とかにもよるそうなんですけどちなみにこの ファイルはですねちょっと開業とかが多いファイルなんですけど300400異業ジャックのファイルで82分ぐらい ありました途中端を折ってますはい でだんだんこうあのバープログレスバーがお伸びてきて右側に翻訳データが見えてきましたであのこんなか赤いボタンが見えたら翻訳完了 で左右上の翻訳っていうエディターを起動するとですねあの翻訳された テータが見えてきますあの先ほど道山さんの話にあった mt っていうのが結構多いっていうのが分かると思いますこの一番左のあの 四角い箱がそれ一行一行ずつの過去ですねほとんどまかかですね はいでその事象がどうやって反映されているかっていうとその文章の中にこう 仮戦が出てくるんですけどこの仮戦をちょっとクリックするとこんな感じで8登録された一あの 後あの言葉がこう表示されます基本的にはあの反映はされているはずなんですけどまあ候補がいくつかあったり あの一つ1対1じゃなくて1対複数みたいなこともあるのでそういう場合はここに選ばれて選んだ文字を 選択したりもできるこれだけでもかなりあのこういちいちこう 何ていうんですかねブレップかけてみなきゃいけなかったりするのか時間が省けるので便利ですね 今ずっとのこの時間にて mt が並んでるんですけどまあこの tm っていうとこですね tm っていうところがその用語集だけじゃなくて対役集ですね役体役なんで文章になっ を登録できるんですけどその文章に高確率でマッチしたものですよっていうところでこう出てきてます ただあのこの文章をちょっとよく見るとですねこうあのなんか インプリッシュ見えたポリシーってなんかここの分にないものが出てきて多分これあの前の文からの流れでこういうふやくになっちゃったと思うんですけどまあこれを ちょっと編集しましょうということで編集を ここの枠の中で編集を行います編集したあの文に対しては行きとっていうことで 別の色ができます これでもちょっと日本語変なとこあるんですけどまあいっ変なかもしれないんですけどまあ一旦これで いいやということで保存をしますでもしこれですもき全部の作業が終わったとしたらこの作業終了ボタンを押すと 前の画面に戻りますで前にあのその翻訳自体はさっきほどのその一行ずつのやつを ポピーして自分の別のあの別のエリターというかあのギッドハブにプッシュするようなそのファイルに 貼り付けてもいいですしあのファイルのままが良ければあのここにあのダウンロードボタンが一応ありますので これであのダウンそのままファイルまるごとダウンロード翻訳したものとか一緒に役分と 内藤原文一緒になったのがダウンロードできたりとかしますちょっとこれあの 保存してからすぐボタンをしたので準備中になっちゃったんですけどちょっと別のファイルで やってみたやってみるというか見るとちゃんとダウンロードのところも色がついてダウンロードできますちなみにこちらのファイルも どんな感じか覗いてみますとまあこういう形で8ワート意外とあの編集もしてるかなっていう 印象ですねで黒いところは私がなんか入ってたわけしたりしてるんですけどもあの先ほどご紹介あったみたいにその強調部分ですとかその コード部分とかを公約しないようにまあ原文そのまま 表示したりするようにしていただいたのでそういう意味ではあの日本語にしなきゃいけないところだけこうピックアップしてコーバーと流すような 感じで効率パワーすごくあらりました あとですねこの画面の見え方とかもうちょっと表示があの今上下で一秒ずつですけど左右だったりとかあと原文だけ 表示したりとか原文だけ表示たのはあまり 技術英語って技術的な話ではあまりないと思ってどっちかというと役分だけみたいなところかもしれないんですけど あっなりますでこれはそれからこれはウィエイと退役モードですけど先ほどのウィジークモード なるとこんな感じです個人的にはこっちの方があの 確認としてとかするには見やすいかなと思ってどんどんこっちを使ってまーす以上です 今後はとあのビデオで見ていただいたとおりあのエディター自身がこう一行ことに 表示もできるのですごく確認作業は簡単に簡単ってこう見やすいできますね アップロードをするできるあのファイルもすごくいっぱい対応していただいたので今はファブリックはほとんど えっとm ずっと md とと rst がほとんどなんですけどあのそういったのそのままを何も考えずわってつっ あのアップロードしちゃうので嬉しいですでまあまあ一応あの 商用アレンジっておっしゃってますけど無料であのグループとしては無料で合わせていただいててるのですごくありがたいです でその一番やっぱり特徴としてはこの要望集と対悪集ができるところだと思うんですね グループだとその統一が取りにくいというところでその要望集対悪集でその表現を確認し合えるというところはその あのいいと思ってこれを使うことに使わせていただいてますねまたその私としてはあのあまりこうあの他のプロジェクトで使ったことを使うことがなかったんですけどもやはりそういうカスタマイズ翻訳のその 内容のカスタマイズができるということで例えばシーズアポリケーションってなったの運賞は特許だとこの 出願を参照されたいとか金融だとシンセーションになるしで it 関係だとアプリケーションなんでそのままアプリケーションと方々にするっていうそういうところの使い分けを押すかその先ほどのフォルダー ことでできるっていうのをすごくあの翻訳するのとあの専門の方にとってはとてもいいというお話です あとプロジェクトことでもね違うと思うんですしでその翻訳が終わった後もどんどんその要望集対悪集をあの登録して自分のそのカスタマイズしたあのデータっていうのもあの できていくしあの同じ文章がいっぱいあの出てきてても出てきてもそれをもとに翻訳してくれるのでそのなんか再翻訳したりとか確認作業に取られる 手間はすごく省けると思いますでまぁ課題私今か私が感じてるその課題の部分なんですけど まああの先ほどもちょっとビデオの中であったこの文章でこの前の話は今入れなくていいですとか後 就職がちょっと入れ替わったりするのは割と今のでも品管にちょっとあったりしてへとまあそういうところの制度の 問題ももう少し残ってるかなっていう印象ですであの設定のところの観測家についてもあの ちょっと今回の省かせていただきましたけどその学習学習というか言うと翻訳 対訳集要望集の設定の部分がどうしてもちょっと手順がのステップが多くてですねなかなかあの 難しく難しく感じてしまうというところあとこれはもうあの プログラマ視点完全にプログラマ視点ですけどあの他のサービスと連携して欲しいてかのキットハブアカウントで6インテキたらいいなみたいな こととかですねあとグループ翻訳としては やはりキットハブを使っている理由の一つはやっぱりオープンオープンソースなんでオープンに議論するオープンに連絡を取る 機能の内容をその確認し合うというところをやっぱりあの重要視したいのでそのスクールくないでもし使うとなった場合のその その連絡とかをの底のにみなの日本語役サービスサイトの中でやるのかそれとも他であるのかとか その議論もしした時にその履歴とか内容をオープンにできないかやっぱり今のサイトはちょっとあのログインしてその先ほどの翻訳の 画面が出てくるのでその辺のあのまあこれはまあ特徴と言えば特徴なんですけど 今日情報共有の考え方っていうのをちょっともうこれからどうどうしたのどういう風にしていったらいいのかなっていうのはあります なので今のところあのパイパーレーチャーファブリーか私たちのグループではあのそのサイみなの自動翻訳さんのそのサイトの中のグループかはしてなくて あくまで何が議論をしたいとか話の好意見聞きたいという時はフィットハブの一周とか あのプロリクエストの方で8話をするようにしています発表の方は以上で終わりなんですけどもこんな感じであの 公約作業をなんか一緒にやってみたいっていうあの方がいらっしゃいましたらあのぜひ一緒にあの 作業やってみたいと思いますのでぜひあの何かありましたらウィキページの方でもいいですし私に直接でも構えませんので ぜひご連絡くださいあの詳細をこちらのこの urlなんですけど一応あのここはログインなんが必要でリナックスファンデーションのアカウントかななんかいるんですけどあのギッドハブであのログインはできたりしますので まあぜひあのもしもっと詳しいことを知りたいという方は覗いてみてくださいはい以上で発表ありますありがとうございました えっと9a1つ質問が えっと他の os s トキメントの翻訳作業にみんなの自動翻訳を使おうとしたときどれくらいの準備が必要になりそうでしょうか あいうご質問ですねあの私たちのグループの例で言うと あのもう先に翻訳自体が走ってしまって走ってたんですね なのであのここにあの最初チラッと出ていただいたマイカーさんに手伝っていただいてその 翻訳した後のそのする前した後のファイルをあの全部 あのみんなの自動翻訳を読ませてそこからえっと用語集と対訳集を作っていただいたという経緯があります なのであのもう既にドキュメントがあってそこからっていうところが今ちょっと どういうふうに効率的にこう 広めていったらいいのかなっていうのを考えてますねなのにでまあゼロから今からこうプロジェクトがスタートしますっていうところだともうみんなそれを使ってこういうご種と対訳集共有することができるのであのゼロからやる方はすごく入りやすいと思います なにかそんなにお茶碗さんがマイカーさんからなんかアドバイスみたいありますえっともしあのオメガティとか使ってればあの そんなにもうすでに対訳とか持ってますからいいと思うんですよでーっと あのもし何のツールも使ってないんでしたらそれなりに性能が高いはずなんで それを修正するだけでも8手数は減るかとは思うんですけれどもただその 先ほどの翻訳リターが使いづらいというようなその最初の壁はどうしてもあるのかなぁとは思います はいありがとうございますマイカーさんその最初作っていただいたときってどんな感じ対訳集と用語集 対訳多分アナクスこういう仕事をチマチマと対訳集めたりするようなのを 30年ぐらいやってますんでかなり慣れて楽しい作業なんですがそういう人がいないと結構 えっ大量の対訳を 手作業で集めるというのはとても辛いというかしんどいでしょうからでも自動翻訳自体がすごく賢いから やっていくうちに賢くなっていくでしょうしああでもん 翻訳終わったら対訳ためて登録する翻訳終わったら対訳ためて登録するっていう担当の方一人一言化して立て貼ったら結構あの加速度的に賢くなるんではないでしょうか とやってて思いますなるほどですねその部分はなんかあのまあ翻訳対訳 用語と対訳作っていただいてまだそれの更新っていうところはまだ全然私たち出付けてないんですねそれにあのファフリック先ほどお見せしたこう言語は 本当に本語だけじゃなくてこの2あってやっぱりそれぞれのグループであの同じような悩み抱えているところもあるあるのでまあ一応あのねそのファフリックの ドキュメンテーションとしてドキュメントとしてあの一応用語集っていうページはあるんですけどまあそれだけだやっぱり足りなかったりするのでまあそういったところの サポートとかのがもうちょっとできたらいいなと思ってるんですけどまだまだ私たちもたさくりですかね ありがとうございますどうぞは衣装でしょうかかに何かじゃあ8ちょっと予定より早いですけどもあの今日はあの一旦これで終わりに したいと思いますあのぜひあのこれからもあのそのグループ本やことかそのまあファブリックハイパーレッジャーファブリックっていうところにこだわらずその 翻訳とかそういうところもあのいろいろいろ一緒に考えていけたらいいなと思ってますので今後もよろしくお願いしますぜまた何かご意見あれば入れなくご連絡ください 時はあの内山さんと前母さん本当にありがとうございましたありがとうございました これで終わります失礼します