マイクロソフトが提供する機械翻訳サービス「Microsoft Translator」が更新された。大きな改善の1つとして、ニューラルMTをカスタマイズできる機能が追加されている。

Customized neural machine translation with Microsoft Translator
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/customized-neural-machine-translation-microsoft-translator/

記事を読むと、マイクロソフトの汎用MTシステムに対し、ユーザーが対訳文を追加することで、システムをトレーニングしてカスタマイズできるようだ。自分の専門分野や社内文書でトレーニングすることで、その分野により適合した訳文が出力されるようになる。
ただし、最低でも2,000以上の対訳文セットが必要とある。

以下の図を見ると、対訳を10,000(Very small)、10,000〜50,000(Small)、50,000〜10,000(Medium)、または100,000+(Large)追加してBLEU値を計算しているが、SmallやMedium程度でもそこそこの改善が見られるようだ。

Build_Table
引用元:https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/customized-neural-machine-translation-microsoft-translator/

しかし、私がこの記事を読んで驚いたのはこの点である:
…, the computing power necessary to custom train represents less than 1% of the GPU computing power necessary if training were to start from a blank slate model.

なんと、ゼロからトレーニングする場合に比べ、GPU使用は1%未満で済むようだ。
実のところ、自分でトレーニングして自分(自社)用NMTシステムを作ることは可能である。たとえばOpenNMTのようなオープンソースのNMTソフトウェアも無料で入手できる。
ところが、GPUというハードウェアは数十万円もして高価な上、トレーニングにかなりの時間(数日では済まない)がかかる。

これは一見、地味なニュースに思えるかもしれないが、翻訳会社の視点からすると実はかなり大きなニュースではないだろうか。
数万程度の対訳セットなら中小規模の翻訳会社、場合によっては個人翻訳者でも準備できる。
自分の専門分野で訳してきた対訳の蓄積があれば、自分用のNMTシステムを簡単に構築できそうだ(もちろん法的側面のクリアが必要かもしれないが)。
これまでNMT導入に遅れたり、予算がなかったりした翻訳会社も手が届く。

なお、通常はトレーニング時に、対訳は1文ずつセットにしておかなければならない。しかしマイクロソフトのは文章に自動的にアラインメント(1文ずつのセットに揃えること)をかけてくれるようだ。100%完璧ではないかもしれないが、これで中小企業や個人はさらに楽になる。

OpenNMTは手間がかかるので試したことはなかったが、こちらはハードルがさらに低そうなので、時間があるときに試してみたい。