2018년 인공신경망 기계번역의 중한 번역 현황 - 구글 번역과 네이버 파파고를 중심으로
Current Status of Chinese-Korean Neural Machine Translation in 2018: Focus on Google Translate and Naver Papago
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초록
본 연구는 빠른 속도로 발전하고 있는 인공신경망 기반 기계번역(NMT)의 현재 수준을 점검하고 더 나아가 향후 인간의 번역을 대체할 가능성을 타진해보기 위해 기획됐다. 구글 번역과 네이버 파파고를 사용하여 문체가 다른 5종의 중국어 텍스트를 2018년 1월부터 9월까지 검토한 후, 유의미한 변화를 보인 총 3회를 선택하여, 이를 바탕으로 시기별, 텍스트별로 중한 번역의 결과물을 분석했다. 이를 통해 시간의 흐름에 따라 번역이 어떠한 변화 양상을 보이는지, 텍스트 종류에 따라 번역의 결과가 상이한지를 확인할 수 있었으며, 추가적으로 문장의 길이가 번역에 영향을 주는지, 고유어 및 개념어의 번역 수준은 어떠한지에 대해서 살펴보았다. 본 연구는 위 네 가지 분석틀로 구글 번역과 네이버 파파고의 번역 현황을 바탕으로 중한 번역의 추이를 전망해보고, 향후 NMT 기술을 중국어문학 교학 분야에서 활용하는 방안을 모색하는 데 밑거름이 되고자 한다.
Abstract
當今社會神經機器翻譯(NMT)技術發展迅速, 本文主要考察該技術的發展現狀, 進而展望能否取 代人類翻譯的可能性。自2018年1月到9月, 我們利用穀歌(google)翻譯與Naver Papago翻譯針對文體 各不相同的五種中文文本進行了研究, 幷從中選取具有研究意義的翻譯文本作為研究對象, 從詞 彙、結構與語境, 三方面着手進行分析。通過本次研究我們力求針對以下幾點找出答案。第一、隨 著時間的推移翻譯是否得到改善。第二、選取不同文體是否影響翻譯結果。第三、文本內容的長短 是否影響翻譯的準確度。第四、目前固有名詞、專業術語的翻譯準確度如何。通過了解以上幾點, 以及穀歌與Naver Papago的翻譯現狀後, 展望中韓翻譯的未來發展趨勢, 幷為探索出NMT技術應用 於中國語言文學教學領域的方案, 期望本文可盡綿薄之力。
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