생성형 AI의 스페인어 접어 대명사 se 처리 방식 연구: 번역과 맥락적 적합도 평가를 중심으로
How Generative AI Processes Spanish Clitic Pronoun se: A Study on Translation Output and Contextual Fit Judgment
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초록
본 연구는 생성형 AI가 스페인어의 접어 대명사 se를 어떻게 처리하는지 살펴본다. Se는 단순한 재귀 표지를 넘어 사건의 특정 국면을 조정하는 상적 운용자로 기능하지만, 이를 한국어와 영어로 번역할 때 직접 대응하는 형태가 없어 처리가 어렵다. 본 연구는 세 단계의 과업을 통해 이 문제를 탐구했다: 먼저 se 포함/비포함 스페인어 문장 18쌍을 한국어와 영어로 번역하도록 했고, 이어 문장에 기반한 상황 시나리오를 생성하도록 했으며, 마지막으로 시나리오에 가장 적합한 문장을 se 포함/비포함 두 형식 중에서 선택하도록 했다. 결과는 번역 단계에서는 se의 의미가 우회적으로 나타나거나 중화되는 경향을 보였다. 반면 맥락이 명확히 제시되었을 때는 AI 모델이 동적 사건 단서와 se의 기능을 적극적으로 연결했다. 이는 AI가 언어 형태 자체보다 의미 단서와 맥락의 강도를 우선시한다는 점을 시사한다.
Abstract
This study examines how generative AI handles the Spanish clitic pronoun se, which functions as an aspectual operator that adjusts specific facets of events beyond simple reflexivity. Since Korean and English lack direct morphosyntactic correspondents to se, its translation requires inferential processing. The research employs a three-stage task design: first, translation of 18 Spanish sentence pairs (with/without se) into Korean and English; second, scenario generation based on the sentences; and third, fit judgment between two sentence options given the generated scenarios. Results show that in translation, se’s semantic contribution tends to be expressed indirectly through lexical choices and may be neutralized when competing cues are present. However, when explicit contextual cues are provided, LLM models actively connect dynamic event indicators with se’s functions. This indicates that LLMs prioritize semantic cues and contextual strength over morphological forms themselves. The findings illustrate how LLMs process linguistic categories that lack cross-linguistic equivalence, suggesting both capabilities and limitations in handling fine-grained semantic distinctions in machine translation.