[WSJで英語学習！] Google翻訳の進化と技術背景とは？[8分動画]

単語：
Transformer
意味：
変換器
例文：
The transformer model has revolutionized machine translation.(トランスフォーマーモデルは機械翻訳を革命的に変えました。)

単語：
Neural Network
意味：
ニューラルネットワーク
例文：
Google Translate now uses a neural network to handle multiple languages.
(Google翻訳は現在、複数の言語を処理するためにニューラルネットワークを使用しています。)

単語：
Vector
意味：
ベクトル
例文：
Each word in the sentence is converted into a vector for mathematical manipulation.
(文中の各単語は、数学的操作のためにベクトルに変換されます。)

単語：
Optical Character Recognition (OCR)
意味：
光学文字認識
例文：
OCR technology is used to extract text from images in Google Lens.
(OCR技術は、Googleレンズで画像からテキストを抽出するために使用されます。)

単語：
Context
意味：
文脈
例文：
The context of the sentence is crucial for accurate translation.
(正確な翻訳には文の文脈が重要です。)

This video explains the evolution and technology behind Google Translate. Initially, Google Translate used a basic pattern-matching approach, relying on professional translations scraped from the internet. Over the past two decades, it has transitioned to a sophisticated neural network capable of handling over 130 languages.
The current model, called a transformer, converts language into mathematical vectors, allowing the computer to understand the meaning of sentences rather than just individual words.
This transformation involves complex machine learning techniques, including matrix multiplication, to create context vectors that represent the meaning of entire sentences. The video also discusses the challenges of optical character recognition (OCR) used in tools like Google Lens, which can read text from images even in difficult conditions.
Despite the advancements, the system still faces limitations with slang, casual speech, and deformable objects. Google is continuously working to improve its translation accuracy and add more languages to its repertoire.

この動画では、Google翻訳の進化とその背後にある技術について説明しています。最初、Google翻訳はインターネットから収集したプロの翻訳を基にした基本的なパターンマッチングアプローチを使用していました。過去20年間で、Google翻訳は130以上の言語に対応できる高度なニューラルネットワークに移行しました。
現在のモデルであるトランスフォーマーは、言語を数学的なベクトルに変換し、単語単位ではなく文章全体の意味をコンピュータが理解できるようにします。この変換には、文の意味を表すコンテキストベクトルを作成するための行列乗算を含む複雑な機械学習技術が含まれています。
動画では、Googleレンズのようなツールで使用される光学文字認識（OCR）の課題についても言及しており、困難な状況でも画像からテキストを読み取ることができます。進歩にもかかわらず、このシステムはスラング、カジュアルな会話、および変形可能なオブジェクトに関して制限があります。Googleは翻訳の精度を向上させ、対応する言語を増やすために継続的に取り組んでいます。