DS検定 用語解説
機械翻訳とは
ある言語で書かれた文章を、別の言語の文章へコンピュータが自動的に変換する自然言語処理のタスク。
まず押さえる結論
機械翻訳は、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-12。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。
×過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。
×Precision（適合率）とRecall（再現率）の取り違え。目的（見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか）によって重視する指標が変わる。
関連する確認問題
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / 非構造化データ処理
自然言語処理において、文章中から人名・地名・組織名などの固有の名称を抽出する技術を何と呼ぶか。
正解は「固有表現抽出」である。固有表現抽出は、文章の中から人名・地名・組織名といった固有の名称（固有表現）を検出し分類する技術である。「形態素解析」は文章を単語などの最小単位に分割し品詞を判定する処理であり、固有名詞の抽出そのものを目的とする技術ではない。「係り受け解析」は文中の単語同士の修飾・被修飾の関係を解析する技術であり、固有名詞の抽出とは目的が異なる。「機械翻訳」はある言語の文章を別の言語に変換する技術であり、固有の名称を抽出する処理ではない。したがって、人名・地名・組織名などを文章中から抽出する技術は「固有表現抽出」である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 機械翻訳を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、機械翻訳に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）