機械翻訳の精度を上げるには？

近年、AIを用いた多言語の機械翻訳は着実に進化している。高品質な機械翻訳を実現するためには、翻訳したい異なる言語間での大規模な対話コーパス（テキストを集めたデータベース）が必要となる。しかし、英語のような公用語に比べて、世界的にメジャーでない言語の対訳コーパスを収集することは特に困難である。

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南アフリカにあるNorth-West大学のCindy A. McKellarらは、南アフリカの11の言語（Afrikaans, English, isiNdebele, isiXhosa, isiZulu, Sepedi, Sesotho, Setswana, Siswati, Tshivenḓa and Xitsonga）に使用できる機械翻訳システム評価データセットを構築した。

結果はどうだったのだろうか。英語以外のマイナー言語が正確に機械翻訳される未来は来るのか？

南アフリカの11つの言語で使える評価用データセットを作成

Cindy A. McKellarらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。