𝔼𝕥𝕥𝕒 @etta@fedibird.com

時系列を追いながら解説が読めるから、こういう時にはBBCがわかりやすい。
https://www.bbc.co.uk/news/live/world-latin-america-64206148

@kaytachi わたしも！クリスマスほど飲まないけれど、食べ物の量が…。節制します

@suzuken
TLに兄貴の投稿が流れてきてマストドンにアカウントがあることを知り、思わず名を呼んでしまいました
この作品、観たことないんですよ。こういう役上手いですよね、ちょっとどこか抜けているけどいい人キャラ。リアルでもきっといい人だと思うんです。

ラファロ兄さん！

… 人間には、行間からコンテキストを読みとる(読みとろうとする)言語処理能力があります。読み手聞き手を思いやる心があります。その能力を使って本当の意味での「正しい翻訳」をしていくためには、外国語学習と異文化理解がこれまで以上に大切になると私は思うのです。■

… We humans feel and understand (or at least try to understand) the contexts and know the right words for the right instances. To be able to execute that in different languages, we DO need to learn foreign languages and the diverse cultures behind them. #MachineTranslation #Language ■

曖昧な表現をどのように解釈し訳出すべきか。翻訳の難しさはそこにあります。どんな状況で、どんな意図をもって、誰に向けた言葉なのか、これを理解せずに訳すことは不可能です。
#機械翻訳 は計算機のようなもの。文字面から見える「計算可能」な内容だけをピックアップして数式処理するのです。行間にある思想や文章の背景を読むことはできません。
人間が機械翻訳に依存し外国語の学習をやめてしまったら、使いものにならない「翻訳メモリの肥溜め」が拡大していくことでしょう。　続く👇

(日本語は英語の後に続く)
What I wanted to say yesterday ↑ was;

there are unresolvable ambiguities when you convert one language to another. You have to think of the circumstances in which that phrase is used, who is being addressed, in what tone of voice, and with what kind of intentions. Machine Translation is like a calculator, it uses a preset formulas. It does not think or see what ideology is behind the words. If we continue to rely on these algorithms, we will all live in a pigsty of unusable translation memory.
Cont’d👇