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機械翻訳技術に関してですが、現状、欧州言語間ではかなりの精度で言葉の壁はなくなりつつありますが、ラテン文字言語（表音文字）と日本語・中国語など（表意文字）の相互翻訳では、言葉のニュアンスの汲み取り方が現状の技術ではとても難しいので、ニューラルネットワークでの深層学習理論が確立されるまでは鵜呑みにせず、状況や相手の使用言語を少し勉強し理解する志を持ったうえで活用してほしい所存。かしこ。
【機械翻訳参考動画】
なぜ日本語（表意文字言語）がラテン文字言語に比べて機械翻訳が難しいかは、この動画を見るとおわかりいただけるかも。（文節文脈解釈のプロセスにおいての差）
"How Computers Translate Human #Languages "
https://www.youtube.com/watch?v=X4BmV2t83SM&cc_load_policy=1
※日本語字幕対応動画です。右下歯車マークで設定
@otsune （日本語圏脳だけで現象を見てると早番ネタはつきると思うけど、なぜドイツ人オイゲンが今このプロジェクトをやっているのかとか、インスタンスが欧米各国に点在している理由などを欧米間のセーフハーバー協定問題を絡めて日本人に解説する必要があると個人的には思うし、大切なネタはたくさんある現象なんですけど、それに気づかないとしたらITmediaの記者は鈍感だと思います。😑 ）
（「マストドン」は、米国とEUの間で個人情報データ保存場所（いわゆるセーフハーバー問題）に関する議論がなされている昨今、脱中央集権（具体的には米国大手IT企業）の概念を持つEU圏の若者によって開発されたわけで、このプラットフォームの真の意味は、インスタンス所在地のジオグラフ（※）を見れば「人的コミュニケーションとしての"ザ・インターネット"」の実質的な再構築であることにピンと来る人はピンと来るかと思うんだけど、果たしてその視点を持って現象を捉えてる日本人がどれだけいるかが、日本語圏ユーザーの観察の中で自分が気になっている点の一つです。）
【※】
#Mastodon 🐘 Network Monitoring
#マストドン 🐘 インスタンス統計サイト
https://mnm.eliotberriot.com https://mastodon.social/media/XmSTGuVSpq6TonSxr1o
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