｢グーグル翻訳｣が急激によくなっている理由

コメント

選択しているユーザー

• 佐藤 拓哉

  アローサル・テクノロジー株式会社 代表取締役CEO

  ・2019年03月15日

  データの量と質が大事だと言われますが、自然言語処理の領域では語彙や単語の辞書量はもちろんのこと、意図や文脈理解できるロジックが重要。
  
  以前、徳島にある言語理解研究所さんとお取り組みしましたが、すごい量の辞書と精度の高いロジックでした。
  
  また、翻訳であれば、みらい翻訳さんが優れていると思います。

注目のコメント

• 木村 和貴

  コンサルティングフォーム マーケティングコンサルタント

  ・2019年03月14日

  AI領域はデータがまずは大事なので、彼らのように膨大なデータをとれることは非常に有効で、その成果が本当にでてきているなと。
  また、Google翻訳本当にすごいと思う。自分の英語学習はそれはそれでしたいが、もちろん頼れる部分ではどんどんテクノロジーを活用したい。どっちがいいかではなく、それぞれのメリットを理解して併用が望ましい
• 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03月14日

  「例えば、イメージネット・チャレンジという世界的な画像認識コンテストでは、画像に写っている物体が何かを予測して競い合う。画像の中の物体を予測するタスクは、人間にとっても難しい。イメージネットのデータは1000種類ものカテゴリーに分かれ、その中には犬種をはじめよく似た画像も含まれている。チベタン・マスティフとバーニーズ・マウンテン・ドッグ、あるいは金庫のダイヤルとダイヤル錠は、識別が困難だ。人間は全体のおよそ5％で間違いを犯す。」
  
  と書いてありますし、多くの人がそう理解されていると思いますが、違います。普通の人間は誤差率5%では済みません。誰がどのようにして誤差率5%を叩き出したのかについては下記の9枚目以降を御覧ください。
  
  畳み込みニューラルネットワークの研究動向
  https://www.slideshare.net/ren4yu/ss-84282514
• 矢川 潔

  REOS LTD 代表

  ・2019年03月14日

  記事前半はアマゾンの買物予測から配送予測？いえいえそれは？アマゾン押し売りって言います！
  Google翻訳は昨日のiOSのショートカット対応で音声の同時翻訳が一発起動に対応しました。Siriに命じれば起動して同時通訳してくれます。