機械翻訳等の性能が向上しつつある現在や近未来において、文法の学習が重要であろう、という理由について

機械翻訳には2種類ある

性能が向上するならば、可能ならばどんな手法でも取り込む、という分野であるので、実際には明確に区分するのは難しくハイブリッドであることが多いだろうが、基本原理として機械翻訳には以下の2通りがある。

この2つは、互いに得意・不得意があり、いずれも、利用者としては文法に強いほうが、いずれも活用できる。従来型の場合、その原理上、入力が文法に沿っている(grammatical)ほど、翻訳は正確になる。機械学習型はそれに比較して、対応できる柔軟度が高い反面、文法に強い利用者であれば気付くような間違いを起こしやすい。

コンピュータやネットワークによる翻訳の支援は機械翻訳だけではない

Time flies like an arrow. という文が、昔の機械翻訳には難題である文としてよく言われていた。こういった決まり文句のような文は、Googleなどでの検索により、翻訳するよりは直接に情報を得ることができる。従って、学習においてはそういった物事よりも、文法のような「直接に検索できない、抽象的な理屈といったようなもの」に重点を置いたほうが良い、と言えるだろう。