機械翻訳の粗探し 最後

ニューラルMTの実力はだいたいわかったので、粗探しはもうやめと思ったのですが、

http://i-honyaku.cocolog-nifty.com/blog/2018/11/post-e66e.html

Summary of Safetyの文書ですから、安全性と言えば有害事象ということで、次の有害事象の項目を最後にしようと。

どこがニューラルMTなのかって感じ。ルールベース翻訳と変わんないんじゃね？

次、、、

32のセンテンスで、 tabulationを「タブレーション」と訳して、33では「表に示した」。

ニューラルMTの翻訳コーパスがまだ少ないから、ルールベース翻訳の時代にインストール？した辞書を元に訳出しているのかな？

そもそも登録されている辞書自体に間違いが多いんじゃないかな。　

preferred termやspecified、 investigatorなど、医薬系翻訳での重要用語・表現の訳しかたをみると、レベルの高い医薬系翻訳者による監修がないと、まずいでしょ。

次、、、

33のセンテンスと同じことが言えるけど、preferred termやspecified、 investigatorのような医薬系翻訳での重要用語・表現については、前後の用語などから判断して適切な訳語を選択するからニューラルMTなんじゃないの？　マシンが人間のように判断するからニューラルだと思っていたけど、上のような訳じゃルールベース翻訳、つまり昔の翻訳ソフトと変わんない気がするよ。

最後、、、

the adverse events originally coded by WHO-ART were re-coded using MedDRA

NMTの訳は正しくないわけだけど、正しくないから、ポストエディターが修正することになるわけです。でも、WHO-ARTとMedDRAの違いを知っているポストエディターじゃないと、ちゃんと修正できないでしょ。特にoriginally codedの部分。

だから、NMT+翻訳メモリを実用化のレベルにまで高めて、そのレベルをキープするには、レベルの高い医薬系翻訳者やポストエディターを確保する必要があるってこと。

でも、能力のある人は大学や製薬会社の研究開発のほうに行くし、好き好んで医薬系翻訳やポストエディットなんかやらないよ。研究開発からはじき出された人やリタイヤした人はいるかもしれないけど、ちょっとね～。www　これ以上は言わね。察してください。