国際シンポジウムのための多言語支援システム

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2017-01-15
• タイトル: 国際シンポジウムのための多言語支援システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Multi-language Support System for International Symposiums
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ダイバーシティ社会に向けたコラボレーション支援とネットワークサービス] CSCW，多言語コミュニケーション，機械翻訳，情報保障
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科／特定非営利活動法人パンゲア
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University / NPO Pangaea
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者名: 中口, 孝雄; 大谷, 雅之; 高崎, 俊之; 石田, 亨
• 著者名(英): Takao, Nakaguchi; Masayuki, Otani; Toshiyuki, Takasaki; Toru, Ishida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，国際シンポジウムのための多言語支援システムを開発し実際に適用した．様々な言語話者が参加する国際シンポジウムでは，翻訳が必要な言語対ごとに複数名通訳者を確保する必要があり，非常に高コストとなる．機械翻訳は低コストで多言語に展開できるが，機械翻訳の単純な適用では，必要な翻訳精度が得られない．そこで我々は，サービスの価値共創の観点から，発話者と同じ言語話者が入力者となり，機械翻訳と協働して多言語支援を行う方式を提案し，それを実現するためのインタフェースを備えたシステムを開発した．開発したシステムを20名規模のプレゼンテーションおよび1,000名規模の国際シンポジウムでの講演に適用して評価した．その結果，単純に機械翻訳した場合の品質が平均Fluencyで1.84，平均Adequacyで2.89に対し，講演への適用では同3.76，3.85となることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this research, we developed the multi-Language Support System for international symposium and apply it. When the participant's language passes to a variety, the simultaneous translation becomes very high cost. However the simple application of machine translation doesn't bring enough quality that is needed for international symposium. Thus, we propose the way that persons who speaks in a same language to speaker cooperate with machine translation for supporting multilingualization in the view point of co-creation of value. And we developed the system and applied it to actual presentations. As the result, while the translation quality of simple application of machine translation is 1.84 of fluency and 2.89 of adequacy, we confirm the quality of our method is 3.76 and 3.85.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 58, 号 1, p. 197-204, 発行日 2017-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764