ChatGPT 기반 다차원 문맥 번역 프레임워크 연구 ― 다중후보 통합과 RAG를 중심으로
A Study on ChatGPT-based Multidimensional Contextual Translation Framework — Focusing on Multiple Candidate Integration and RAG
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초록
본 연구는 기존 문장 단위 번역의 한계를 극복하기 위해 담화 수준에서 문맥 정보를 체계적으로 통합하는 다차원 문맥 번역 프레임워크를 제안하고 실험을 통해 그 효용성을 분석하였다. 외부 지식 통합(RAG), 문맥기반학습(ICL), 다중 후보 생성 및 Chain-of-Thought(CoT) 추론을 유기적으로 결합한 이 프레임워크는 류츠신의 《삼체》를 대상으로 한 실험에서 기존 신경망 번역기와 대비하여 우수한 성능을 보였으며, 통계적으로 유의미한 개선 효과를 나타냈다. 특히 ChatGPT 기반 번역용 챗봇은 의미 중의성 해소, 공지시 처리, 문체적 일관성 유지 등 담화 차원의 복합적 언어 현상을 효과적으로 처리하여 문학 번역의 핵심 요구사항인 의미적 충실성과 문맥적 적절성을 동시에 만족시켰다. 본 연구에서 제안한 모듈화된 프레임워크는 학술 논문, 법률 문서, 서사 텍스트 등 다양한 도메인에 범용적으로 적용 가능하며, 각 차원을 독립적으로 최적화하면서도 전체적 일관성을 유지할 수 있어 특정 언어쌍이나 텍스트 유형에 특화된 맞춤형 번역 시스템 구축의 토대를 제공한다.
Abstract
This study proposes a multi-dimensional contextual translation framework that systematically integrates contextual information at the discourse level to overcome the limitations of traditional sentence-level translation approaches, and empirically validates its effectiveness. The framework organically combines external knowledge integration (RAG), in-context learning (ICL), and multi-candidate generation with Chain-of-Thought (CoT) reasoning. Experimental results using Liu Cixin's "The Three-Body Problem" demonstrated superior performance compared to the existing neural machine translator DeepL, achieving BERTScore and COMET with statistically significant improvements. The GPT-based chatbot effectively handled complex discourse-level linguistic phenomena including semantic disambiguation, coreference resolution, and stylistic consistency maintenance, simultaneously satisfying both semantic fidelity and contextual appropriateness—the core requirements of literary translation. The proposed modularized framework is universally applicable across diverse domains including academic papers, legal documents, and narrative texts, enabling independent optimization of each dimension while maintaining overall consistency, thereby providing a foundation for developing customized translation systems specialized for specific language pairs or text types.