구글 신경망 번역 얼마나 진화했나? 초창기와 현재의 번역 품질을 중심으로
Quels sont les progrès réalisés en matière de traduction automatique neuronale: le cas de Google Translate
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초록
본 연구는 2016년 말 일반인들에게 소개된 구글 신경망 번역과 현재의 구글 신경망 번역의 불한 번역 결과물 품질 비교·분석을 통해 구글신경망 번역의 발전 현황을 이해해보고자 한다. 이를 위해 르몽드에서선별한 신문 기사의 문장 110개를 RNN Sep2Sep 구글 번역(2017년) 그리고 트랜스포머 인코더와 RNN 디코더를 결합한 하이브리드 모델의구글 번역(2022년)으로 처리한 다음 단어, 구문, 문장, 텍스트, 편집을중심으로 번역 품질 평가를 실시하였다. 그 결과, 번역 단위가 문장으로 설정되어 있는 구글 신경망 번역의 성능이 상당히 향상되었음을 확인할 수 있었다. 이는 문장을 구성하는 어휘들 간의 연결 관계를 파악하고 재현하는 능력이 향상된 것으로 번역 결과물의 정확도와 가독성의 개선으로 이어지고 있다. 하지만, 여전히 내용 오류, 부자연스러운표현이 빈번하게 발견되며 문장의 연결이 부자연스러워 번역문이 텍스트로서 제대로 기능하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다.
Abstract
L’objectif de cette étude est de vérifier l’état de lieu de Google Neural Machine Translation afin de dresser les perspectives de la traduction français-coréen réalisée par la traduction automatique. Depuis l’adoption du système neuronale en 2016, Google Translate a connu un changement de l’architecture passant du modèle RNN Seq2Seq au modèle hybride combinant le Transformer(encodeur) et le modèle RNN(décodeur). L’analyse et la comparaison des traductions effectuées par Google Neural Machine Translation de 2017 et de 2022 de 110 phrases des articles selectionnés du journal le Monde ont révélé une nette amélioration de la qualité de traduction en terme de fidélité et de lisibilité grâce à une meilleure perception de la corrélation entre les mots. Cependant, la cohérence de la traduction laisse à désirer et les erreurs de sens et les expressions maladroites ne sont pas parfaitement éliminés.
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