Possibility of stylish translation using artificial intelligence: the case of novel translation from Japanese to Chinese

本研究の目的は，特定の翻訳者の手による訳文とその原作をAIに学習させることで，AIは当該翻訳者と同じようなスタイルの訳文を生成できるかどうかを明らかにすることである。機械翻訳の実験は筆者が訳した日本語の小説を材料にして2段階に分けて行った。第1段階ではPyTorch Chatbotを以てテキストデータの機械学習を行ってから，データの日本語部分を使って翻訳テストを試みた。データセットを作成する際，日本語と中国語の文構造の相違を考慮して日本語のテキストに多くの修正を入れたが，却ってニューラル機械翻訳モデルの性能発揮を妨げたようである。学習データ量不足の問題も加わって，この実験では良い結果は得られなかった。が，PyTorch Chatbotの特性を把握でき，僅かながらも「個性的翻訳（スタイリッシュトランスレーション）」の可能性が確認できた。第2段階では，PyTorch ChatbotとTensor2Tensorを使用し，より語彙量の多いデータセットで機械学習を行い，そして翻訳テストの結果をBLEU値で測定した。実験は，Tensor2Tensorを使用した短文の翻訳では，BLEU値が１，即ち参照訳と同様な訳文を得ることに成功した。以上により，PyTorch Chatbotに比べ，Tensor2Tensorはより本研究に適している翻訳モデルだと考え，AIが個性のある訳文を生成する可能性は否定できないと結論付ける。補正完