Help:Content translation/Translating/Initial machine translation/ja

翻訳に新しい段落を加えるには、ゼロから書き起こすか、手始めに機械翻訳にかけるかします. 機械翻訳が認められている場合、既定で訳文の初稿作り（一次翻訳）に使います. 異なる選択肢とそれぞれが使えるかどうか、また機械翻訳利用における注意点は下記の説明のとおりです.

一次翻訳の制限
ツール欄の「一次翻訳」オプションでは、段落単位で作業の出発点として最初にどのコンテンツを使うか選びます. 選択肢は以下のとおりです.


 * 機械翻訳サービス を使用する. 原文の段落に対応する機械翻訳を一次翻訳に使うことができます. これら選択できる機能の数も名称も（言語版により）ばらつきがあります.  「Apertiumを使用」または「Yandexを使用」などの選択肢はそれらのサービスが提供する言語に合わせて表示されます（詳細は下記の節をご参照ください. ）
 * Copy original content. The original paragraph will be copied over into the translation. Although content will remain in the original language, some elements are adapted to the target wiki. for example, links will point to the corresponding article in the target language, and templates will be converted into the equivalent ones. Translators still have to rewrite the content completely, but the adapted elements may be easier to reuse.
 * Start with an empty paragraph. Starting with an empty paragraph can be useful in cases where the alternative content requires more work than just typing it.

You can quickly switch between the different approaches independently on each paragraph, since each one may work best on different kinds of content. Switching between the different approaches preserves the changes you made on the paragraph. In this way, you can try a different approach even if you started editing the original one without the fear to lose your changes if you finally decide to go back to the original approach. Two additional options are relevant in this context:


 * 翻訳をやり直すという選択肢は、既定で設けられたコンテンツに改変を加えた場合に選べるようになります. It allows to restore the initial content by discarding the changes you made.
 * The mark as default option is available when you select an approach for a paragraph that is not the default. It allows to set the default approach for the next paragraphs that are added to the translation. This can be very convenient if you found that a particular translation service works generally better than the default one.

言語と機械翻訳の提供
Content translation integrates several translation services, and each service support a different set of languages. The services supported are listed below with a link to the list of languages they support:


 * Apertium (対応している言語)
 * OpusMT ( 対応している言語)
 * LingoCloud (対応している言語)
 * Matxin (対応している言語)
 * Google Translate (対応している言語)
 * Yandex (対応している言語)
 * Youdao (対応している言語)

The list of languages above point to the configuration code to make sure that the information is in sync with the way the tool currently works. 一覧には冒頭の字下げレベルに翻訳元の 言語コードを示し、続けて対訳版の言語コードを網羅してあります.

Language enablement is done in a gradual way based on the observed results and the community feedback. It is possible that machine translation has not been enabled yet, even if they are supported by the underlying services.

Improving existing translation services
When you publish a translation with Content Translation you are already helping translation services to improve. All the corrections you make to the initial machine translations are exposed through an API and data dumps and can be potentially used to improve existing services.

In addition to that, some of the translation services listed above provide specific ways you can contribute to their projects.

OpusMT
OpusMT is an open source neural machine translation system that is trained with multilingual documents freely licensed available online. This open corpus is used to train the translation system, and expanding the corpus will lead to better translations. The contents generated by using Content Translation are integrated automatically in the corpus, but you can contribute to expand the corpus further:


 * Propose new sources to be integrated in the open corpus. You can contact Jörg Tiedemann to propose a new data source to expand the corpus.
 * Submit documents directly (still a preliminary prototype). You can upload translated documents in various formats including translated webpages to be incorporated to the corpus.

OpusMT is based on MarianNMT which is also an open source project. People with technical knowledge and interested in machine learning can also contribute to improve it.

Apertium
Apertium is an open source rule-based translation system. You can contribute to the project by encoding the language rules of your language. This process requires both linguistic and advanced technical knowledge, but you can get support from the Apertium team to expand the translation support for a new language pair.

Google Translate
Google Translate is not an open source project, but there are still ways for users to contribute back:


 * Join the Google Translate Community to provide translations that help train their system.
 * Report bugs when the translation system shows unexpected behavior when dealing with certain elements such as spacing or end of sentence marks (view full list).

翻訳サービスを追加して言語サポートを拡張するには
コンテンツ翻訳機能は、拡充していくプラットフォームとして設計してあります. そこで新規のクライアントを開発して翻訳サービスを追加することが可能です. 翻訳サービスを統合する手順について、課題がいくつかあります.


 * 機械翻訳の出力と利用者が加筆した訂正は公開され、公開された翻訳のデータとして扱われるため、皆さんの翻訳サービスを作成もしくは改良する上で利用価値のあるリソースが得られます.
 * 統合された外部サービスには、公開情報として入手できるウィキのコンテンツのみ送信され、そのウィキごとのライセンス要件に適した対訳版が返ってきます. どの翻訳サービスに対しても、個人情報が提供されることはありません.

言語単位で提供されるサポートはとても便利です. もし皆さんが特定の言語にサポートが欠けていると気づいたり、もっと品質の良いオプションがあるとご存知でしたら、ぜひご指摘をお願いします. 上記その他のフィードバックの投稿はプロジェクトのトークページまたはチケットにお願いします.

機械翻訳の留意点
機械翻訳の出力結果をそのまま翻訳の最終原稿にしようとしても、完ぺきな翻訳はできません. それでも、翻訳の最初の一歩として使い道はあると感じる利用者は大勢います. 下記に紹介するさまざまな視点から、訳出したコンテンツをよく確かめてください.


 * 翻訳原文の文意が拾えていることを確かめます.
 * 取りこぼした要素がないかどうか、特にぱっと見ただけでは（訳注：本文中に）情報が表示されないリンクや典拠、テンプレートに気を付けます.
 * 翻訳後のコンテンツをよく読み、単独のページとして読んだ場合に自然な言語表現になっているか、確かめます.

要素が複雑な場合の限界
予測と異なる翻訳が出力される場合があります.


 * サポートされたサービスには、単純な文しか処理できないものがあります. 具体的には書式設定、リンクや典拠からの出典などコンテンツの複雑な要素の指定は翻訳中に解消されるため、訳文でそれらがどこに当てはまるのか、コンテンツ翻訳機能が判断しなければなりません.  これらの要素を戻す作業は常に正確ではなく、挿入の位置が間違っていたり、文の正しくない部分に配置されることがあります.
 * 出典やテンプレートなど、複雑な要素は当てはまる構造が言語によって異なる場合があり、コンテンツをある言語から別の言語に引き移す作業を難しくしています. それら要素の重要な情報が欠けていないか、内部の正確さをかならず査読してください.

機械翻訳の出力を査読するよう促す
自動的に翻訳の初稿を査読するように促す仕組みが複数あります. これらのツールは、自動翻訳を使った初稿が必ず十分に査読を受けてから、その後に公開されるように確認します.