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한국어 무주어 구문의 영어 번역 양상: 인간번역, 구글번역, 챗GPT 간의 차이를 중심으로

Strategies for translating zero-subject Korean sentences into English: A focus on the differences between Human, NMT, and LLM Translations.

임진
사단법인 한국언어학회 (The Linguistic Society of Korea)|2024.09|언어학 (EONEOHAG)|제32권 제3호|pp. 1-22|DOI 10.24303/lakdoi.2024.32.3.1

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large language model기계번역machine translationKorean-English translation한영번역neural machine translation신경망기계번역무주어대규모언어모델zero subject
주제분류언어학

초록

This paper investigates the translation strategies employed in human and machine translations of Korean zero-subject sentences into English. The author translated 343 zero-subject segments from management forewords in business reports using Google Translate (NMT) and GPT-3.5 (LLM) and compared the results with quality human translation, seeking to investigate the patterns of three corpora’s translation strategies—subject restoration or structural modification. It was found that all three corpora-human translation (HT), NMT, and LLM translation-the dropped subject was most commonly replaced by personal pronouns rather than other nouns. Two statistically significant differences emerged among the corpora. First, HT exhibited a higher frequency of proper or general noun subjects, likely reflecting translators' efforts to avoid repetitive use of the first-person plural pronoun "we" in adjacent sentences. In contrast, NMT and LLM translations frequently adopted "we," leveraging it as a safe choice to enhance reader engagement in this genre. Second, NMT showed an overuse of short passive constructions without an agent, a choice underrepresented in LLM translations. While short passives can be effective when the subject is omitted in the source text, they may weaken the connection between action and agent, thereby altering the original discourse effect. This study contributes to the MT literature by expanding the scope to include genrespecific features, LLM translation tendencies, and particular translation challenges.

Abstract

This paper investigates the translation strategies employed in human and machine translations of Korean zero-subject sentences into English. The author translated 343 zero-subject segments from management forewords in business reports using Google Translate (NMT) and GPT-3.5 (LLM) and compared the results with quality human translation, seeking to investigate the patterns of three corpora’s translation strategies—subject restoration or structural modification. It was found that all three corpora-human translation (HT), NMT, and LLM translation-the dropped subject was most commonly replaced by personal pronouns rather than other nouns. Two statistically significant differences emerged among the corpora. First, HT exhibited a higher frequency of proper or general noun subjects, likely reflecting translators' efforts to avoid repetitive use of the first-person plural pronoun "we" in adjacent sentences. In contrast, NMT and LLM translations frequently adopted "we," leveraging it as a safe choice to enhance reader engagement in this genre. Second, NMT showed an overuse of short passive constructions without an agent, a choice underrepresented in LLM translations. While short passives can be effective when the subject is omitted in the source text, they may weaken the connection between action and agent, thereby altering the original discourse effect. This study contributes to the MT literature by expanding the scope to include genrespecific features, LLM translation tendencies, and particular translation challenges.

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