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기계번역과 인간번역의 혼합적 접근법
The Blended Approach of Machine Translation and Human Translation 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.8 no.1, 2022년, pp.239 - 244  

김양순 (한밭대학교 영어영문학과)

초록
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인공신경망기계번역은 점진적으로 인간번역과 기계번역의 경계를 허물어가고 있다. 기계번역의 현재와 미래 그리고 기계번역의 장·단점을 논의하는 가운데 인간번역과 기계번역의 실제 번역사례들을 살펴보고 최근 수년간 놀라운 발전을 이룬 인공신경망기계번역이 왜 인간번역의 손길을 필요로 하는지를 논의하는 것이 본 연구의 목표이다. 번역분야에서 인간이 기계로 대치될 수 있는가? 인공신경망기계번역 시대에 인간번역가는 도태되어야 하는가? 그리고 인공신경망기계번역과 지역의 세계화에 기반을 두고 확장하고 있는 세계영어들이라는 언어다양성 시대에 언어장벽을 없애는 것이 가능한가라는 질문 모두에 대하여 부정적인 결론과 함께 기계번역은 신속성, 정확성, 저비용의 생산성이라는 장점을 갖는 유용한 도구임에도 불구하고, 문화, 차용어, 중의성, (국가)방언, 신조어 등의 분야에서는 인간번역이 요구된다고 제안한다. 기계학습을 기반으로 하는 기계번역과 직관과 습득을 기반으로 하는 인간번역은 협업의 상태로 공생 발전해야할 것이다. 기계번역은 역 번역과 인간의 사후편집과 같은 방법을 활용할 때 도덕적 문제를 야기하지 않는 유용한 번역도구가 될 것이다. 결론적으로 기계번역은 인간번역의 손길 없이는 완성될 수 없다는 혼합적 접근법을 제안한다.

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Neural Machine Translation (NMT) is gradually breaking down the boundary between human and machine translation. We look at actual cases of human and machine translation and discuss why machine translation needs a human touch. In this paper, we raise three driving questions: Can humans be replaced by...

주제어

#인공신경망기계번역   #인간번역   #기계학습   #역 번역   #혼합적 접근법  

표/그림 (3)

참고문헌 (11)

  1. Chomsky, N. Lectures on Government and Binding: The Pisa Lectures. Dordrecht: Foris. 1981. 

  2. Kachru, B. B. "Teaching World Englishes," Indian Journal of Applied Linguistics 15.1. pp. 85-95, 1989. 

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  4. Angela, D. Grit The Power of Passion and Perseverance, GRIT. Urano. 2017. 

  5. Altarriba, J., & Gianico, J. "Lexical Ambiguity Resolution Across Languages: A Theoretical and Empirical Review," Experimental Psychology, 50, 159-170. 2003 

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  6. Kim, Y. "Language Variation and World Englishes," JCCT. 7.1. pp. 234-239, 2021. DOI: https://doi.org/10.17703/JCCT.2021.7.1.234 

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  7. Sennrich et al., "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units," ACL, 2016 

  8. Sennrich et al., "Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual Data," ACL, 2016. 

  9. Graca et al., "Generalizing Back-Translation in Neural Machine Translation," ACL, 2019. 

  10. Edunov et al., Understanding Back-Translation at Scale," ACL, 2018. 

  11. Guerberof Arenas, A. and Moorkens, J. "Machine Translation and Post-Editing Training As Part of a Master's Programme," Specialized Translation Issue 31, pp. 217-238. 2019. 

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