요약: 기계 번역 품질은 숙련된 인간 번역가와 거의 같지 않습니다. 기술이 실패하는 영역은 다음과 같습니다.

최근에 신경망 기계 번역에 관한 흥미로운 기사를 읽었습니다. 이는 기계 번역, 더 엄밀히 말하면 신경망 기계 번역 (NMT) 이 유능한 인간 번역가를 대체할 만큼 충분히 발전하지 못했다는 것을 강력하게 주장합니다.

뭐가 문제야?

매일 우리는 IBM Watson의 성공에 대해 읽습니다. Google Translate는 외국 출판물을 가볍게 읽고 웹 사이트를 자동 번역하는 데 많이 사용되고 Facebook은 다른 언어로 제공되는 콘텐츠와 댓글을 즉시 번역해 준다는 내용입니다. 우리는 고품질 온디맨드 번역의 황금 시대에 살고 있는 것 같습니다. 그럴까요?

짧은 대답: 아니요.

품질을 구성하는 요소에 대한 엄격한 기준으로 번역을 검토할 때 젠더 편향, 문맥에 대한 이해 부족, 무의미한 결과, 번역이 정확한지 판단하는 더 큰 문제 등 일관된 문제가 있다는 것을 알게 됩니다. 지금까지 번역의 품질을 판단하는 것은 여전히 비용이 많이 듭니다. 왜냐하면 이중 언어를 완전히 구사하는 사람만이 이러한 결정을 내릴 수 있기 때문입니다.

기계 번역에 대한 지표가 있습니다. 이를 BLEU 점수라고 합니다. 이는 연구 중인 이중 언어 평가의 약자입니다.

블루 스코어

이것은 기계 번역을 사람이 만든 양질의 번역 모음과 비교하는 채점 시스템입니다. 품질이란 “기계 번역이 전문 인간 번역에 가까울수록 더 나은 번역”으로 정의됩니다. 각 문장의 품질을 개별적으로 평가한 다음 전체 코퍼스, 즉 번역 중인 저작물에 대한 전체 점수의 평균을 계산합니다. 이 평균 점수는 작업의 점수로 사용되는 점수입니다.

흥미롭게도 명료도나 문법적 정확성에 대한 측정은 없습니다. 문장이 문맥상 올바른지 판단하기 위한 비교도 없습니다. 이 기계 번역 품질 측정에는 심각한 한계가 있다는 것을 알 수 있습니다.

여기에서 더 자세한 설명을 읽어보세요.

컨텍스트가 중요한 이유

이 블로그를 시작하게 된 기사에서 저자는 다음과 같은 예를 사용합니다. 음악 콘서트에 관한 기사는 누군가가 “저는 열렬한 메탈 팬입니다”라고 말한 것을 인용합니다. 기계 번역을 통해 프랑스어로 번역하면 “Je suis un énorme ventilateur en meta l” (“저는 금속으로 만든 대형 인공호흡기입니다.”) 문맥을 이해하는 어려운 작업은 점수를 떨어뜨리는 원인이 됩니다. 이 기술은 언젠가는 '콘서트', '이벤트', '음악', '축제', '아레나', '극장' 또는 인간이 쉽게 문맥을 형성하는 데 사용하는 기타 단어/문구와 같은 컨텍스트 지표를 감지할 수 있을 것입니다. 하지만 오늘날에는 이러한 모호성 때문에 인공신경망 기계 번역의 기능이 '금속'과 '팬' 둘 다의 정확한 의미를 파악하지 못할 수 있습니다.

번역, 기계 번역 및 신경망 기계 번역의 개념을 이해하는 데 대한 자세한 배경 지식을 보려면 스탠포드 대학교 공과대학에서 진행하는 이 강의를 시청할 수 있습니다.

신경망 기계 번역과 주의를 요하는 모델

문맥을 이해하는 것의 중요성, 세계화된 번역과 현지화된 번역의 차이에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

독일어 번역? 어떤 독일인? 귀하의 웹사이트를 위한 스페인어 번역: 어떤 스페인어입니까? 프랑스어 번역? 어떤 프랑스어요?

번역 기술의 초기 상태를 고려할 때 기업이 가장 정확하고 충실한 번역을 공정한 가격으로 신속하게 받으려면 어떻게 해야 할까요? 모타워드에 답이 있습니다. AI 지원 플랫폼을 사용하면 번역가가 인간 프로젝트 관리자를 사용하지 않고도 프로젝트를 동시에 작업할 수 있습니다. 고객은 스타일 가이드 및 용어집을 업로드하여 번역을 사용자 지정할 수 있습니다. 이러한 리소스는 프로젝트에 참여하는 모든 번역가가 공유하여 짧은 시간에 정확한 번역을 생성합니다. 또한 고객은 번역가가 프로젝트를 진행하는 모습을 실시간으로 볼 수 있습니다.

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