・いろいろと技術的なテストをするために作った簡単なもので、 　これが一番すごい！・・・とかいうものではないんですが、 　一応、使えるのではないかなと思います。 《 ボキャブラリファイル（tokenizer.json）の入手先 》 ・翻訳モデルは「ゼロから学習（スクラッチ）」させますが、 　文字をIDに変換するルール（ボキャブラリ）だけは、 　世界トップクラスの多言語モデルから拝借することで、 　学習効率が劇的に向上します。 ・おすすめは、 　現在最も日本語と英語の分割（トークナイズ）が優秀な 　Qwen または Llama のボキャブラリです。 ・どちらもHugging Faceから無料でダウンロードでき、 　知財的にも安全（Apache 2.0 / Llamaライセンス）です。 おすすめ： ・Qwen の tokenizer.json (語彙数 約15万) 　・特に日本語・中国語・英語の多言語処理に優れています。 ダウンロードURL (Hugging Face): https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B/tree/main 手順: 上記リンクにアクセスします。 ・画面の右側にある 「↓（Download file）」 ボタンをクリックします。 ・ダウンロードした tokenizer.json を、 　TransAI.exe と同じフォルダ（または任意の場所）に配置します。 (※Llamaのボキャブラリを使いたい場合は、 　Hugging Faceのアカウントを作成し、 　Meta社への利用申請ボタンを押す必要があります。 　Qwenは申請不要で、すぐにダウンロードできます。) ■対訳コーパス（学習データ）の準備 ・もし手元に「英語と日本語の対訳テキスト」がない場合は、 　テスト用として以下のデータセットを利用できます。 　JParaCrawl v3.0 (商用・研究利用可能な大規模日英コーパス) 　・日本のNTTなどが構築した、 　　Web上の翻訳文を収集した 　　巨大なデータセットです。 ダウンロードURL: https://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/jparacrawl/ 手順: ・上記サイトから 　データセット（tar.gz または zip）を 　ダウンロードして解凍します。 ・英語と日本語の文章が 　「タブ（\t）区切り」で並んでいるテキストファイルを探します。 　（例：en-ja.bicleaner05.txt） ・このファイルを corpus.tsv などの名前で保存し、読み込ませます。 　(※数千万行あるため、 　　最初は先頭の1万行だけを切り出した 　　小さなファイルで学習テストを行うことを強くお勧めします。)