한국어- 아랍어 기계번역에 관한 고찰 -비문학 텍스트를 중심으로-
A Study on Korean-Arabic Machine Translations: Focused on Non-Literary Texts
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5,060개 단어 분량의 2개의 한국어 강의용 비문학텍스트에 대한 GNMT 번역 결과물과 인간번역 결과물 간의 차이를 정량적, 정성적으로 분석하였다. 전체 오류 중 화용 범주가 41%로 가장 많이 나타났고, 어휘 범주 37%, 문화, 정보 범주 18%, 통사 범주 4%로 나타났다. 오류의 원인은 다양하게 나타나는데 화용 범주의 오류는 문맥을 고려한 의미 선택의 어려움과, 연어와 관용어 등 자연스러운 어휘표현의 어려움, 주술 호응 일치의 어려움 등으로 보인다. 어휘 범주의 오류 원인은 원문 단어의 1:1 기계적인 대응 번역과 한국어-아랍어 언어쌍의 학습데이터 자원의 부족으로 보인다. 기계번역으로 나타나는 화용 범주의 오류들과 문화, 정보 범주의 오류들은 해결하기 어렵고 포스트에디팅이 필요하다. 기계번역과 인간번역의 차이점은, 기계번역은 문맥을 고려하지 않고 원문의 단어를 1:1 대응시켜 번역하여 번역투가 많이 나타나고, 인간 번역은 문맥을 고려하여 원문의 단어를 번역할 때 다양한 대안에서 창의적으로 선택한다는 점이다.
Abstract
In this study, the difference between the GNMT translation and human translation of two non-literary texts for Korean lectures of 5,060 words was quantitatively and qualitatively analyzed. The pragmatic category of the total errors, was the most common at 41%, the lexical category 37%, the culture and information category 18%, and the syntactic category 4%. There are various causes of errors, and errors in the pragmatic category appear to be difficulties in selecting meanings in consideration of context, difficulties in expressing natural vocabulary such as collocations and idioms, and difficulties in matching of subject and predicate. The cause of the error in the lexical category seems to be the 1:1 mechanical correspondence translation of the original word and the low resources of training data for the Korean-Arabic language translation. Errors in the pragmatic category and cultural and information category appearing in machine translation are still difficult to solve and require post-editing. The biggest difference between machine translation and human translation is that GNMT mechanically translates words from the original without considering the context, and humans creatively choose one among various lexical alternatives when translating words in the original text.
참고문헌 (25)
- 곽순례, "아랍어-한국어 기계번역에 관한 고찰 - 비문학텍스트를 중심으로 –", 아랍어와 아랍문학, 25(1), pp.55~87 (2021), 한국아랍어아랍문학회[DOI]
- 김순미, "AI시대 인간번역과 기계(NMT)번역의 공존-경영학 ‘확장(Augmentation)전략’ 중심", 통역과 번역, 20(2), pp.1~32 (2018), 한국통역번역학회[DOI]
- 김순미, "번역학계와 언어서비스업체(LSP)간 산학협력연구: ‘포스트에디팅 생산성’과 ‘기계번역 엔진 성능 비교’", 번역학연구, 20(1), pp.41~76 (2019), 한국번역학회[DOI]
- 김자경, "포스트에디팅 결과물에 나타난 오류 고찰 - AI 학습용 한영 번역 말뭉치를 대상으로", 통번역학연구, 24(4), pp.35~62 (2020), 통번역연구소[DOI]
- 김혜림, "기계번역과 인간번역의 문체 비교: 신문사설 한중번역을 중심으로", 통번역학연구, 24(1), pp.21~47 (2020), 통번역연구소[DOI]
- 마승혜, "한영 기계번역 포스트 에디팅에 대한 경험적 고찰: 학부 교육 과정 및 결과를 중심으로", 통번역학연구, 22(1), pp.53~88 (2018), 통번역연구소[DOI]
- 마승혜, "다단계 기계번역을 활용한 비전문가 번역 품질 향상 방안 모색 —학부 실습 과정 및 결과 분석을 중심으로", 번역학연구, 20(4), pp.83~113 (2019), 한국번역학회[DOI]
- 박옥수, "원천언어의 관점에서 살펴본 기계번역의 오류분석과 수정 원칙: 비문학 텍스트의 통사적 특징에 근거해서", 동아인문학, (44), pp.151~171 (2018), 동아인문학회[DOI]
- 이계연, "포스트에디팅 기법을 도입한 아랍어 번역교육", 통번역교육연구, 19(1), pp.81~106 (2021), 한국통번역교육학회[DOI]
- 이상빈, "학부번역전공자의 기계번역 포스트에디팅, 무엇이 문제이고, 무엇을 가르쳐야 하는가?", 통역과 번역, 19(3), pp.37~64 (2017), 한국통역번역학회[DOI]
- 이상빈, "학부 번역전공자의 구글 기계번역 포스트에디팅에 관한 현상학 연구", 통번역학연구, 22(1), pp.117~143 (2018), 통번역연구소[DOI]
- 이주리애, "포스트에디팅의 번역사 수용에 관한 예비연구 - 한일 기계번역을 중심으로", 통번역학연구, 25(3), pp.109~140 (2021), 통번역연구소[DOI]
- 이창수, "한-영 신문사설 번역에서 나타나는 인간번역과 기계번역 간의 어휘 사용 차이 연구", 통역과 번역, 22(1), pp.245~262 (2020), 한국통역번역학회[DOI]
- 정혜연, "번역의 자동평가: 기계번역 평가를 인간번역 평가에 적용해보기", 통번역학연구, 22(4), pp.265~287 (2018), 통번역연구소[DOI]
- 지윤주, "신경망 기계번역 내 젠더 문제 고찰 연구 –네이버 파파고와 구글 번역을 중심으로–", 통역과 번역, 23(1), pp.269~294 (2021), 한국통역번역학회[DOI]
- 지인영, "신경망기계번역 기술 진화와 번역품질 분석", 통번역학연구, 24(3), pp.191~223 (2020), 통번역연구소[DOI]
- 진소영, "아랍어-한국어 기계번역의 오류 유형 및 해결방안", 아랍어와 아랍문학, 23(4), pp.53~69 (2019), 한국아랍어아랍문학회[DOI]
- 진용주, "프리에디팅(pre-editing)이 기계번역 품질에 미치는 영향 고찰: 유창성, 충실성, 가독성 비교를 중심으로", 통번역학연구, 22(3), pp.27~64 (2018), 통번역연구소[DOI]
- 하민수, "영어기반 컴퓨터자동채점모델과 기계번역을 활용한 서술형 한국어 응답 채점 - 자연선택개념평가 사례 -", 한국과학교육학회지, 36(3), pp.389~397 (2016), 한국과학교육학회[DOI]
- 한승희, "기계번역 품질에 대한 요인분석", 통번역학연구, 25(2), pp.147~170 (2021), 통번역연구소[DOI]
- 한승희, "기계번역과 인간번역, 기계번역 사후편집본과 인간번역 감수본의 품질평가 비교 연구 - 한-노 번역 사례를 중심으로", 통번역학연구, 26(1), pp.195~219 (2022), 통번역연구소[DOI]
- 한현희, "한노 기계번역의 문장 부호 처리 양상 및 오류 개선을 위한 실용적 함의: 프리에디팅 규칙 수립과 효용성의 관점에서", 통번역학연구, 22(3), pp.227~260 (2018), 통번역연구소[DOI]
- 황지연, "한국어-중국어 신경망 기계 번역에 대한 수동평가: 사회과학과 기술과학 카테고리에서 나타나는 구글 번역(GNMT)과 파파고(N2MT)의 정확도", 통번역학연구, 24(4), pp.175~206 (2020), 통번역연구소[DOI]
- 홍문표, "Pre-editing oder Post-editing? - 통제언어와 포스트에디팅을 통한 독-한 기계번역시스템의 실무적용 가능성에 대하여 -", 독어학, (21), pp.251~273 (2010), 한국독어학회[DOI]
- Laith Hasan Okleh Baniata, "A Multitask-Based Neural Machine Translation Model for Arabic Dialects", 박사, 컴퓨터공학, pp.2019