韓日並列コーパスと機械翻訳の比較研究 ―モダリティの‘것이다’を対象に―
A contrastive study on Korean-Japanese Parallel Corpus and Machine Translation －focusing on Modality ‘geosida’－
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초록
本稿はpapagoとgoogleの機械翻訳の正確さの度合いについて検討するため、韓日並列コーパスと機械翻訳を比較し、機械翻訳の特性を分析した。韓日並列コーパスで検索した‘것이다’(139例)は10個の形式が対応しているが、papagoでは6個、googleでは7個の形式が対応していた。韓日並列コーパスで用いたモダリティ形式は72.6%だったが、機械翻訳では94.2％以上が対応しており、単純化されているように考えられる。次に機械翻訳のサイト別に正確度を判断するため、韓日並列コーパスとの一致率を分析した。その結果、韓日並列コーパスとの一致率ではgoogleよりpapagoが上であった。つまりpapagoがgoogleよりコーパスに類似しているという結果であった。しかし、両方ともある程度類似しているものの、一致率が高いほうとはいえない。 また、韓日並列コーパスと不一致する例を用いて‘것이다’に対する機械翻訳の特性を探った。その結果、機械翻訳では主に「-ㄴ＋것이다」には「のだ」が、「-는＋것이다」には「のだ」と「ことだ」が、「-ㄹ＋것이다」には「だろう」が訳語となっていた。このように機械翻訳ではテンス別に定型化している傾向があると確認された。機械翻訳では‘것이다’の持つ精密なニュアンスを表し、多様な形式として用いられるというより、定型化しているように考えられる。
Abstract
this study compared corpus with machine translation and analyzed the characteristics of machine translation. The corpus search for “geosida”(139 cases) had 10 expressions, while there were 6 expressions, for Papago and 7 expressions, for Google. Machine translation supports more than 94.2% of modality, which seems to be simplified compared to a corpus To determine performance by a machine translation engine. The results showed that the match rate between corpus and Papago was 79 cases, moreover, Papago was more similar to corpus than to Google. However, both are somewhat similar, but the consistency rate is low. To determine the characteristics of machine translation, we analyzed examples that were inconsistent with the corpus. In machine translation, “noda” was translated mainly for “-n + geosida” , “noda”“kotoda” was translated for “- neun+ geosida ” , and “daro” was translated for “- l+ geosida”.Thus, it has been confirmed that machine translation tends to be stereotyped according to tenses. In machine translation, “geosida”, which represents various nuances of meaning seems to be stylized rather than used in various forms.
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