인간과 기계 번역 문체의 전산문체론적 비교* - 한독 연설문을 중심으로
Stilometrische Analyse der menschlichen und maschinellen Übersetzung - mit Fokus auf koreanisch-deutsche Reden
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초록
본 연구는 한독 연설문의 인간번역과 기계번역을 전산문체론적으로 비교 분석함으로써, 기계번역을 의미정확성 외에 문체의 측면에서 분석하였다. 문체는 정보의 내용보다는 제공 방식에서 차이를 보인다. 이 차이는 인간 번역사`뿐 아니라 기계 번역기 사이에서도 나타날 수 있다. 전산문체학에서는 정량적 방법을 활용하여 무의식적으로 형성된 역자의 언어 사용 패턴을 밝히는 데 집중한다. 이를 위해, 먼저 어휘다양성, 문장 내 평균 어절 수, 최빈도 어휘, 최빈도 품사와 같은 통계적 정보로 특성을 파악하였다. 그 후에 대표적인 문체 표지로 알려져 있는 최빈도 기능어로 주성분분석을 실시하여 무의식적 언어 사용 패턴을 알아보았다. 추가로 품사의 주성분분석을 시도하고, 각 분석예를 살펴보았다. 그 결과, 인간은 대체로 중간 정도의 어휘다양성에 간결한 문장을 구사하며, 기계와는 다른 방식으로 사건의 연결, 대인적 연결 등을 표현하는 방식에서 차이를 갖는 것이 관찰되었고, 기계끼리는 접속어 활용 등에 있어 유사한 문체적 사용 양상이 있음이 관찰되었다. 또한 품사의 경우, ChatGPT가 다른 세 신경망번역기보다 부사와 고유명사 사용에 있어 인간과 유사한 양상을 띠었다. 본 연구는 코퍼스의 크기가 작고 연설문에 국한하였다는 한계를 갖는다. 향후 대량의 코퍼스로 텍스트 유형과 언어 방향을 다양화하면 독일어 학습에서의 기계번역 활용 교육 및 연구에 도움이 될 것이다.
Abstract
Diese Studie zielt darauf ab, menschliche und maschinelle Übersetzungen von Reden aus dem Koreanischen ins Deutsche stilometrisch zu vergleichen, um zu untersuchen, wie sich maschinelle Übersetzungen in Bezug auf Ausdruck und Stil verhalten. Der Stil zeigt Unterschiede in der Art und Weise, wie Informationen präsentiert werden, und diese Unterschiede können nicht nur zwischen menschlichen Übersetzern, sondern auch zwischen Maschinenübersetzern auftreten. Die Studie nutzte statistische Informationen wie Wortvielfalt, durchschnittliche Wortanzahl pro Satz, häufigste Wörter und häufigste Wortarten, um die Merkmale zu identifizieren. Anschließend wurde eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchgeführt, um unbewusste Sprachgebrauchsmuster zu erkennen. Die Ergebnisse zeigen, dass menschliche Übersetzungen tendenziell eine mittlere Wortvielfalt und kurze Sätze aufweisen und sich in der Art und Weise unterscheiden, wie sie Ereignisse und zwischenmenschliche Verbindungen ausdrücken, während Maschinenübersetzer ähnliche Stilmerkmale aufweisen. ChatGPT war bei der Verwendung von Adverbien und Eigennamen dem menschlichen Gebrauch am ähnlichsten.
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