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DeepLについて調べたメモ

shu223


「DeepL」なるワードを最近になってタイムラインで見かけるようになった。翻訳がめちゃくちゃすごいらしい。Google翻訳よりも全然良いらしい。

"deepl min_faves:100"でTwitter検索してみると、2017年頃から既に「すごい！」と言われてはいたようだ。

で、つい最近日本語もサポートされ、急に話題にのぼり始めた、と。

翻訳はエンドユーザーとしても開発者としても興味があるのでnoteを書きつつ諸々調べてみる。

## WWDCのトランスクリプトを翻訳してみる

まずは自分でも試してみる。WWDCセッションのトランスクリプト（つまり多少専門的で、原文は口語）を適当に切り出してGoogle翻訳と比較してみた：

（原文）

So, what does BERT model do? Well, it is actually a-- it's actually a neural network that can perform multiple tasks for natural language understanding.
But what's inside the BERT model? A bunch of modules.
And what's inside these modules? Layers, many, many layers.
So you can see, it's rather complicated, but with the new features and tools in Core ML 3, I can easily bring this model into my app.

（Google翻訳）

それで、BERTモデルは何をしますか まあ、それは実際には-それは実際には自然言語を理解するために複数のタスクを実行できるニューラルネットワークです。
  しかし、BERTモデルの内部には何がありますか？ たくさんのモジュール。
  そして、これらのモジュールの中身は何ですか？ 層、多くの、多くの層。
  ご覧のとおり、かなり複雑ですが、Core ML 3の新しい機能とツールを使用すると、このモデルを簡単にアプリに組み込むことができます。

（DeepL）

では、BERTモデルは何をするのでしょうか？えーと、それは実際には...自然言語理解のための複数のタスクを実行できるニューラルネットワークです。
しかし、BERTモデルの内部には何があるのでしょうか？モジュールの束だ
これらのモジュールの中には何がある？何層も、何層も、何層も。
見ての通り、かなり複雑ですが、Core ML 3の新機能とツールを使えば、このモデルを自分のアプリに簡単に取り入れることができます。

確かに、だいぶ良い気がする。中身を理解した上でGoogle翻訳の方を読むとそれなりに理解できる気もしてしまうが、これからその分野を勉強しようという状況で初見でこんな文章を読むと「だめだこりゃ」となってしまいそう。一方でDeepLの方は「読める」。

## どこがつくっているのか？

DeepLのサイトに、「会社概要」ページがあった。

DeepLは、ディープラーニング（深層学習）を軸に、ドイツのケルンで言語向けの人工知能システムを開発しています。 DeepLの前身は、世界初となる訳文検索エンジンを公開したLingueeです。 2009年にLingueeが設立されてから、Lingueeの利用者は10億人を超え、100億以上の検索結果を提示してきました。（後略）

さすが、ドイツの会社なのになんと読みやすい日本語...

## macOSアプリ

もあった。

テキストを選択してcmd+cを2回入力すると翻訳してくれるという超便利ツール。これはめちゃくちゃ使う...！

## DeepL Pro

なるものもある。

課金すれば「オンライン翻訳の文字数」とか「翻訳できる文書数」とかの制限が取っ払われる（もしくは上限があがる）らしい。

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そもそもProじゃない方もまだ一回使っただけなのでどんな制限があるのか把握してないが、個人的には全然課金していい気がしている。

「文書を丸々翻訳」って、書籍PDFとかだろうか？試してみる。

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