2021年6月25日

「お前先走ってない?」DeepL翻訳に中途半端な文を入力するとこんなのが返ってくるらしい「機械学習ってすげえな」

いろいろ試してみたくなるな
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"このような先行研究の潮流を受けて、我々は以下の〜〜を開発しました"

みんなの反応
めもちょこ@雲描きの人 @chocomo_sakura

でもだいたいそういう流れじゃない?

2021-06-21 12:32:03
roentgen/技術書典3 か-46 @roentgen

書いた英文をチェックのつもりで deep-L に入れるとほぼほぼ原文のニュアンスで出て来てスゲェなと思う反面、 deep-L にしか通じない deep-L 語になってるんじゃないのかって不安は常にあるよね

2021-06-21 15:21:26
NJRecalls @NJRecalls

続きを書いてくれている…!AIの進歩!反乱!滅亡!マトリックスに出てくるベチャベチャの飯は近い!

2021-06-21 22:38:32
𝕋𝕒𝕜𝕒𝕙𝕚𝕣𝕠 @_7cancer

Deeplが学習してしまうほどこの枕詞は使われてるのか

2021-06-22 00:25:31
X3CTAL1 @5HUF3N

DeepLは常に俺たちより先を行ってるよ

2021-06-22 10:29:09
とうのさちこ @toh_karashi

まあこういう流れやろって思っちゃうよな

2021-06-22 19:58:27
Hylel @Hylel777

まぁ論文に必要なオリジナリティは内容であって、記述の名文性ではないからなぁw

2021-06-23 00:15:00
はるか @hrk_book

機械学習ってやつはすげえな

2021-06-23 10:26:41
はるたろ @ph_0007

書いてないことを書くな

2021-06-23 13:21:15
じゅげむ@万年増量中 @twit_of

まぁ確かに逆接で続くなら推論できるだろうけれどw

2021-06-23 09:34:09
にゃん(あっそ) @nya______n

DeepLが先走るの見ると、本当に学習してるんだって感じが分かって良くないですか?

2021-06-23 02:25:01
mananbo @mananbo1

ほえ〜。そういう訳文が多いから学習してるのかね。論文において定型文みたいになってるのかな

2021-06-23 12:00:34
ひらひろ @hirahiro110

deeplみたいに先走って訳してくれると助かる場面もありそうだが、現状ではまだまだそれは信用できなそう

2021-06-23 16:02:28
マックスの金鎚 @maxol21

このまんま論文が自動生成される日も遠くない

2021-06-21 22:34:10
SHIMANAMI Ryo @shimanamiryo

この勢いで論文書いてくれないかな。

2021-06-24 13:51:23
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コメント

白露ニシキ @HAKURO_Nishiki_ 2021年6月25日
機械学習によるパターン認識だから知っってる文章で似たやつがあると引っ張り出しちゃうってことかな
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タイラー・ダーテン @NoisyDog11 2021年6月25日
なんかこう、機械の意思を感じる案件だ…ワクワクするな!(SF脳)
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mmm1969mmm @mmm1969mmm 2021年6月25日
AIもヌルポって書いたらガッしてくれるんだろうか
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a7R2Lj @a7R2Ljtm 2021年6月25日
DeepLが「東京オリンピック大成功」って言うならそうなのかなと一瞬思ったが、AI的な大成功(=少数のメンテ要員を残して人類滅亡)だととても怖いなと思いました。
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yunk @yunkya2 2021年6月25日
翻訳が機械学習になって以前のような日本語として成り立ってない文章が返ってくることは減ったけど、この例のように原文に書いてないことまで書かれてたり、逆に書いてあったことがまるまる削られたり、酷いときは原文で言ってることと逆の意味になってたりすることがあるのが危なっかしい。一見するとまともな文章なので余計始末が悪いのよね。 まあたいていのケースではうまく翻訳してくれるし、人が翻訳する際のベースにするには十分便利なんだけど、こういうこともあるというのは認識しておかないと結構危険。
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tenpurasoba @tenpurasoba4 2021年6月25日
忖度のメカニズムと通じるところがありそう
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hizen31415 @hizen31415 2021年6月25日
おせっかいな人間が翻訳してるのと似た雰囲気を感じる。
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ザワー@波乗り用 @zawaif_2 2021年6月25日
これはこれで『正しく訳せていない』のでツールとしてはよろしくないのでは
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ヾ(zxcv)ノ @zxcvdayo 2021年6月25日
DeepLくんすっげー自然なんだけど、ニュアンスが難しい文があるとその文まるまる飛ばすクセがあったりして、なまじ自然なぶんこまかく確認しないとだいぶ罠(参考にするぶんにはめちゃくちゃ有能)
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Earwax @Earwax97409510 2021年6月25日
最近のIMEは似たようなことするよね。直前に入力した文脈読んで次の変換候補先出しするやつ。
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那月 @nachurin 2021年6月25日
GoogleやDeepL盲信してる人もいたりするけど、最低限変な翻訳になってないかを判断できるくらいの英語力はまだ必要な段階だよね…(そういう意味では英語圏以外の情報を機械翻訳で読むのは個人的に少し怖い)
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あらたか @ara_taka_yama 2021年6月25日
まとめの最初の文だけど、末尾がカンマ(,)だと先走っちゃうけど、末尾が読点(、)なら“〜studies, the” で止まってくれるので、論文書く人たちがこの定型文使い過ぎなんだよな……
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アオカビさん @Penicillium_ch 2021年6月25日
否定的な出だしで入って「~だが」でつなぐと、たいてい肯定的な表現が続くパターンが多いから、AIによる類推としてはまぁこうなるよね、って感じで興味深い
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(・ิω・ิ)もろきう(・ิω・ิ) @moroQ_mayuge 2021年6月25日
( ˙꒳​˙ )別の人も指摘してる通り、DeepL先生はわりと現文無視したりスルーしたり超意訳することも多いので、Google先生との比較や、生成分の再翻訳(日→英→日とか)を駆使しながら作るとかなり強い
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まさご叔父さん @masago53 2021年6月25日
DeepL「俺は止まんねぇからよ、​お前らが止まんねぇかぎり、その先に俺はいるぞ! だからよ、止まるんじゃねぇ​ぞ…」
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まるい りん @maruirin 2021年6月25日
わかる。便利なんだけど、重要な文章は目視で訳して確認した方がいいと思う。
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まるい りん @maruirin 2021年6月25日
zxcvdayo 『ニュアンスが難しい文があるとその文まるまる飛ばすクセがあったりして』あるあるー!!!訳すのめんどくさくなったんだろうな、みたいな時ある。
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まるい りん @maruirin 2021年6月25日
maruirin あと、大事なことだから二回言いました、って感じで訳すときがある。なんでその文章だけ何度も訳す?みたいな。
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Off Black @OffBlack1 2021年6月25日
mmm1969mmm りんなです。しかもAAつきガッで返してくる(笑)
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竹箒清掃中 @takebouki_kirei 2021年6月25日
予測変換や自動入力の域を出るのは難しいのか。合ってれば便利だけど間違ってると鬱陶しいやつ。
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しろの @zoshirono 2021年6月25日
自分でも見直し必須とはいえやはりDeepLがあると作業時間短縮されて助かる。しかしDeepLが広まり始めてからなんかみらい翻訳の調子が悪い。DeepL一強というのもちょっと辛いものがあるので他もがんばってほしいところ。
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GAIA @2xpush 2021年6月25日
DeepLでダメな翻訳が帰ってくる場合は、だいたいが要らない接続詞によって話がつながっている。すべて肯定の形で話を書いてDeepLにかけた場合と比較したり、区切りを変えてニュアンス見てしっくりくるのを選ぶ程度の読み比べがいるね。DeepLがしっくりこないときは日本人でもわかりづらい文章を書いている証左だと思って日本語から書き直すのが正解。
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sake @sake_ne_ku 2021年6月25日
DeepLはかなり良いとこまで行くんだけど、読むと微妙にニュアンスが違ってたりする あと、英語の文法や言い回しを知ってる方がそれっぽい文章も作りやすい これまで自力で読み書きしてきた人が書く手間読む手間を減らすにはちょうど良いツールで、それ以上ではない
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橙桔(mRNA-1273 💉💉✌🏼) @zen_chip 2021年6月25日
DeepL礼賛してる人て英語全く出来ない人だかんな、こんなに分かりやすい判定基準もあんまりない。 なんか見かけだけは自然な文章出てくるから正しいと思っちゃってるだけで、当たり前だけど英語が読めなけりゃ間違いに気付ける由が無いからな。 機械翻訳なんて出力されたモノが原文と合ってるかどうか漏れなく確認する作業がいちいち必要になるから、自分で英文書けるなら自分で書き上げた方が圧倒的に速い。
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ネギ@ナイスセーヌ @negi__ 2021年6月25日
神林長平とかで見たことあるやつだこれ
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橙桔(mRNA-1273 💉💉✌🏼) @zen_chip 2021年6月25日
2xpush それよく言われるんですけど、美麗な日本語文なのに言われてみれば両義・多義に取れるなというものは本当に多いし、背景文脈を分かっていないと正確な翻訳など絶対不可能な事は普通です。 平易な日記や随筆のような単純な文章なら機械翻訳でもまあいけるが、高度で複雑な文脈のものなら不可能ですね、文法や表現の枠組みが全然違う上に言外の事項を機械に訳しようがないので。
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黄色いかまぼこ @yellow_chikuwa 2021年6月25日
すごいって言うか、機械学習の実用的な運用としてはむしろバグでは。書かれていることの意味を正確に把握してないって事だから。
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伝説のガービー★@自由博物館終身名誉館長 @legendarygarvey 2021年6月25日
人間「よし、時津風部屋の記事を書くぞ。と、き、つ、か、ぜ…」 AI「吹飯な。はよ続き詠めや」 人間「」
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うおどむ@付藻屑教 @walkingdome 2021年6月25日
ワイ「む」 AI「村雨の 露もまだひぬ 槇の葉に 霧立ちのぼる 秋の夕暮れ」
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pt12 @hnarus 2021年6月25日
AIがかるた大会に出たら最強なんじゃないか
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砂手紙 @sandletter1 2021年6月25日
曖昧な「が、」でつながっている日本語を英訳させないこと。
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みなせ ★C99 12/31(金)東ホ01a @Ton_beri 2021年6月25日
まじでDeepLは書いている事をまるまる飛ばしたりするので、かえって昔の機械翻訳の方がマシになる場合があるから怖い。
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こしあん @koshian_better_ 2021年6月25日
DeepLくんは一部言語でいったん英語に訳してそれを日本語に再翻訳するっていう処理をするときがあって、非常にわかりにくい
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ペンちゃん @Penntyann9 2021年6月25日
翻訳サイトで訳した文が合ってるかどうか確かめるには、訳文をまた日本語に翻訳すればいい。うまく訳せてなかった部分はとんちんかんな日本語になってるからすぐに分かる。 原文の言い回しを修正したら、また翻訳して…を繰り返して推敲する。英語の掲示板の書き込みとかサポートセンターとのメールのやり取りとか、これでこなしてる。 慣れてくると「正しく翻訳しやすい日本語の文章」が書けるようになってくる。
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GAIA @2xpush 2021年6月26日
zen_chip そのような複雑で高度な文章を機械に任せるのが間違っているというのです。両義多義にとれるようなものを機械が理解してくれるなどと考えて使うから失敗する。あくまでAIは道具です。逆に、レトリカルな表現の必要のない技術文書などは、専門用語や新出の概念でもなければ、どう理解されるかを試すいい道具ですよ。否定するより使い方です。
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