언어적 거리가 먼 프랑스어-한국어 기계 번역 품질에 대한 고찰 - 비문학 텍스트 번역 사례를 중심으로
Réflexions sur la distance linguistique et la qualité de la traduction automatique - une étude de cas sur les textes non littéraires français traduits en coréen
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초록
언어 간에는 거리가 있다. 본 연구에서는 언어적 거리가 먼 프랑스어와 한국어의언어 조합으로 기계번역 품질을 고찰하였다. 세 유형의 비문학텍스트(온라인 고객 리뷰 콘텐츠, 기술 텍스트, 법률 텍스트)를 세 개의 신경망 번역기(파파고, 구글, 딥엘) 와 생성형 AI인 챗지피티로 프랑스어에서 한국어 방향으로 번역하여 오류 양상을 살폈고, 텍스트 유형별, 번역기별 번역 품질도 비교하였다. 그 결과, 어휘, 형태, 통사차원에서 모두 오류가 발생했고 텍스트 유형별로 많이 발생한 오류 종류가 달랐으며번역기마다 번역 품질도 차이를 보였다. 이는 언어적 거리가 번역 품질에 영향을 미칠 뿐 아니라 텍스트 유형과 번역기에 따라 언어적 거리가 미치는 영향이 달라질 수있음을 보여주는 것이다.
Abstract
La distance linguistique entre deux langues peut avoir un impact sur la qualité de la traduction. Cette étude explore la qualité des traductions automatiques entre le français et le coréen, une paire de langues caractérisée par une grande distance linguistique. Trois types de textes non littéraires (un avis en ligne de clients d’un restaurant, un texte technique et un texte juridique) ont été traduits du français vers le coréen à l’aide de trois moteurs de traduction automatique neuronale (Papago, Google Translate et DeepL) ainsi que d’un outil d’intelligence artificielle générative (ChatGPT). Les erreurs ont été analysées afin de comparer la qualité des traductions en fonction du type de texte et de l’outil utilisé. Les résultats révèlent des erreurs au niveau lexical, morphologique et syntaxique, ainsi que des différences significatives dans les types d’erreurs en fonction des types de texte. De plus, la qualité des traductions varie selon les traducteurs. Ces observations montrent que la distance linguistique influence la qualité de la traduction, mais que son impact peut différer selon le type de texte et l’outil de traduction utilisé.