포스트에디팅 결과물에 나타난 오류 고찰 - AI 학습용 한영 번역 말뭉치를 대상으로
A Study on Errors in Post-edited MT Output, Focusing on Korean-English Parallel Translation Corpus for AI Training
2
조회
0
다운로드
18
인용
0
참고문헌
키워드
초록
With a keen interest in the quality of MT output, errors in raw MT output have received much attention in domestic translation studies. However, errors in post-edited output have rarely been discussed, although a considerable amount of errors in raw MT output remain uncorrected even after the post-editing task. Against this backdrop, this study aims to investigate errors in post-edited output with Korean-English parallel translation corpus for AI training, released in 2019 by the National Information Society Agency. For this purpose, 300 parallel sentences with errors were collected in economic news corpus and then classified by error type. Analysis results showed a wide array of errors ranging from accuracy to readability, indicating the need to examine errors in post-edited output and major factors affecting the post-editing process.
Abstract
With a keen interest in the quality of MT output, errors in raw MT output have received much attention in domestic translation studies. However, errors in post-edited output have rarely been discussed, although a considerable amount of errors in raw MT output remain uncorrected even after the post-editing task. Against this backdrop, this study aims to investigate errors in post-edited output with Korean-English parallel translation corpus for AI training, released in 2019 by the National Information Society Agency. For this purpose, 300 parallel sentences with errors were collected in economic news corpus and then classified by error type. Analysis results showed a wide array of errors ranging from accuracy to readability, indicating the need to examine errors in post-edited output and major factors affecting the post-editing process.
참고문헌 (23)
- 강병규, "신경망 기계번역의 작동 원리와 번역의 정확률 - 중한 번역을 실례로", 중어중문학, (73), pp.253~295 (2018), 한국중어중문학회[DOI]
- 곽중철, "포스트에디팅 측정지표를 통한 기계번역 오류 유형화 연구", 통번역학연구, 22(1), pp.1~25 (2018), 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]
- 명선혜, "전문 번역사의 MTPE 인식 전환 가능성 모색 —아비투스 개념을 중심으로", 번역학연구, 21(3), pp.37~62 (2020), 한국번역학회[DOI]
- 박옥수, "한영 기계 번역에서 ST의 유형적 특징에 따른 번역 오류 분석", 동아인문학, (41), pp.155~183 (2017), 동아인문학회
- 박옥수, "원천언어의 관점에서 살펴본 기계번역의 오류분석과 수정 원칙: 비문학 텍스트의 통사적 특징에 근거해서", 동아인문학, (44), pp.151~171 (2018), 동아인문학회[DOI]
- 박찬준, "공공 한영 병렬 말뭉치를 이용한 기계번역 성능 향상 연구", 디지털융복합연구, 18(6), pp.271~277 (2020), 한국디지털정책학회[DOI]
- 서보현, "기계번역 결과물의 오류유형 고찰", 번역학연구, 19(1), pp.99~117 (2018), 한국번역학회[DOI]
- 서보현, "번역사의 번역교육 경험이 포스트에디팅 결과물의 품질에 미치는 영향에 관한 사례연구", 번역학연구, 21(3), pp.63~91 (2020), 한국번역학회[DOI]
- 송상헌, "기계 번역에 대한 몇 가지 오해", 번역언어기술, 1, pp.5~23 (2020)
- 안미영, "한국어와 영어의 언어적 차이에 따른 기계번역의 문제점과 그에 대한 포스트 에디팅 방향 제안", 영어영문학, 25(1), pp.103~130 (2020), 미래영어영문학회[DOI]
- 이상빈, "학부번역전공자의 기계번역 포스트에디팅, 무엇이 문제이고, 무엇을 가르쳐야 하는가?", 통역과 번역, 19(3), pp.37~64 (2017), 한국통역번역학회[DOI]
- 이준호, "신경망기계번역의 객관적 평가를 위한 예비연구: 자동평가와 수동평가의 균형점", 통번역학연구, 23(3), pp.171~202 (2019), 통번역연구소[DOI]
- 윤미선, "영어-한국어 언어쌍에 적합한 포스트에디팅 가이드라인: 미래 포스트에디터를 위한 가이드라인과 그 실례", 번역학연구, 19(5), pp.43~76 (2018), 한국번역학회[DOI]
- 최문선, "국내 번역학 기계번역 연구 동향:내용 분석과 키워드 분석을 중심으로", 언어학연구, 24(1), pp.275~297 (2019), 한국언어연구학회[DOI]
- 최효은, "특허 기계번역 결과물의 평가 - KIPRIS의 무료 한영 기계번역을 중심으로", 통역과 번역, 19(1), pp.139~178 (2017), 한국통역번역학회[DOI]
- 한현희, "한노 기계번역의 오류 유형화 및 품질 개선을 위한 프리에디팅(pre-editing) 규칙 제안", 통번역학연구, 23(3), pp.291~327 (2019), 통번역연구소[DOI]
- Mitchell, L., "The potential and limits of lay post-editing in an online community", Proceedings of the 18th Annual Conference of the European Association for Machine Translation, pp.67~74 (2015)
- Sycz-Opon, J., "Machine translation in the hands of trainee translators", Studies in Logic, Grammar and Rhetoric, 49(1), pp.195~212 (2017)
- Vardaro J. Scaeffer, M., "Translation quality and error recognition in professional neural machine translation post-editing", Informatics, 6(41), pp.1~29 (2019)
- 강석오, "한국어-영어 번역 말뭉치 공개로 자동번역 시장 연다", 데이터넷, ~ (2019)
- 최종희, "영어 몰라도 괜찮아... AI 번역 데이터 150만개 개방", 전자신문 (2019. 4. 2), ~ (2019)
- 이주상, "과기부, 디지털 뉴딜 핵심 ‘데이터 댐’ 구축에 나선다...AI 기술개발의 필수 요소", 디지털조선일보 (2020. 6. 22), ~ (2020)