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MT 엔진 분석

라이온브리지 기계 번역 전문가들이 최상위 MT 엔진의 성능을 조사하고 최신 업계 동향에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

빅테크 기업들은 기계 번역(MT)을 얼마나 중요하게 여기나요? 기존의 틀에서 벗어나기 위해 어떤 노력을 하고 있나요? 특정한 달에 또는 특정 언어에서 어떤 엔진이 가장 뛰어난 성능을 보이나요? 라이온브리지 MT 전문가들은 매달 이러한 질문에 답하고 있습니다. 현명한 MT 투자를 위해 지식을 탄탄히 쌓아보세요.

월별 실무 요약

2022년 6월 — MT 품질의 정확한 분석

2022년 5월 — Amazon과 Yandex의 5월 성과

2022년 4월 — Yandex 4월 성과

2022년 3월 — 맞춤 MT 비교 평가

2022년 2월 — 신경망 기계 번역(NMT)의 미래

2022년 1월 — 1월의 MT 엔진 성능

2021년 12월 — 라이온브리지, MT 품질 추적기 경쟁력 검사에 Yandex MT 추가

2021년 11월 — Bing Translator 성능 개선

2021년 10월 — Amazon MT 엔진의 발전 과정

2021년 9월 — Amazon MT 품질 개선

2021년 8월 — 최고의 테크 기업 및 해당 MT 엔진 개발

2022년 6월

6월에는 Yandex MT 엔진의 러시아어 번역에 소폭의 개선이 관찰되었으며 Microsoft Bing MT 엔진은 번역 결과가 약간 저하된 것으로 나타났습니다. 이것이 특기할 만한 변화인지 그저 중요하지 않은 허위 결과인지 확인하기 위해 이 결과를 다른 방식으로도 분석했습니다.

단 하나의 황금 기준을 채택하여 MT 번역과 사람에 의한 하나의 '완벽한' 번역 사이의 격차를 측정하는 대신 여러 기준 번역을 채택했습니다. 이를 위해 전문 번역사가 작업한 10개의 번역을 MT 기계별 번역 결과와 비교했습니다. 이 접근법을 취했을 때 6월 Yandex와 Microsoft Bing에서 나타난 번역 품질의 작은 변동은 사라졌습니다. 이에 따라 MT 번역 품질에는 변화가 없었다는 결론을 내리게 되었습니다. 즉, 6월 결과는 평탄하게 유지되었습니다.

데이터와 해당 그래픽 표현에서는 다소 오해의 소지가 있습니다. 특히 서로 다른 측정치 간에 변화가 경미할 때 이러한 오해가 자주 발생합니다. 결과를 정확히 해석하기 위해서는 데이터를 평가할 때 둘 이상의 접근법을 취하는 것이 좋습니다.

다음 달에도 MT 엔진 품질에는 거의 변화가 없을 전망입니다. 이 섹션에서는 전반적인 MT 결과를 제공하고 분석할 예정입니다. 다음 달에는 MT 언어쌍을 비교해 보겠습니다. 데이터를 사용하여 MT 복잡도에 따라 언어와 언어군을 분류할 수 있는지 알아보고 기계 번역에서 어떤 언어쌍은 다른 언어쌍보다 더 쉽게 번역되는지 등을 살펴보고자 합니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2022년 5월

이번 달도 MT 엔진의 발전은 대체로 정체되었습니다.

Amazon 엔진에서는 영어-스페인어 쌍을 처리하는 방식이 점차 개선되고 있는 것으로 확인되었습니다. 이제 Amazon 엔진은 이 언어쌍에 대해 가장 앞선 엔진이 되었습니다. Amazon은 영어-스페인어 쌍에서의 개선보다는 덜하지는 다른 언어쌍에 대해서도 소폭의 발전을 보였습니다. 이러한 발전은 몇 가지 일반적인 설정 변경과 영어-스페인어 쌍에 대한 작업의 결과인 것으로 추측됩니다. 개선 결과, 일부 특수문자와 측정 표시가 있는 문자열의 처리가 영향을 받은 것으로 보입니다.

Yandex는 두 달 연속으로 소폭의 개선을 보였습니다. 흥미롭게도 이때의 개선도 스페인어에서 일어났습니다.

앞서 언급했듯이, 중요한 변화는 없었습니다. 모든 엔진은 유사한 성능을 보이고 있습니다. 다음 달에는 일부 구체적인 MT 영역을 분석하고 전반적인 관찰 결과를 제공할 예정입니다. 물론 주요 진행 상황도 추적할 것입니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2022년 4월

지난 몇 달 동안 MT 엔진 성능에 큰 변화가 없었다가 요즘 들어 Yandex가 약간의 진전을, 특히 독일어 엔진에서 다소 진전을 보였습니다.

한 상세 분석 결과에 따르면 Yandex 엔진은 구두점 문자(예: 물음표, 느낌표, 괄호, 슬래시)와 측정 단위 처리 등 문장 처리에서 개선을 보인 것으로 나타났습니다. 이러한 발전은 해당 모델이 개선된 결과라기보다는 MT 설정을 일부 미세 조정한 결과로 보입니다. 하지만 희귀 용어 추적 역시 개선된 것으로 봐서 Yandex의 진전은 모델의 일부 조정 내지는 더 많은 데이터 학습 때문일 수도 있습니다.

지난해 동 기간에는 여러 MT 엔진이 흥미로운 몇 가지 개선을 보였습니다. 이러한 개선에는 관련된 어떤 시간 패턴이 있을까요? 2021년에 관찰된 경향성이 올해도 나타날까요? 라이온브리지(Lionbridge)는 이 엔진들의 MT 성능을 추적하고 있으며, 다음달 무렵에 그 결과를 보고할 예정입니다.

전반적으로 MT 엔진 평가에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 오늘날 MT 기술이 충분히 성숙했다는 데는 대부분의 사람이 의견을 같이하며, 사람의 개입 여부나 하이브리드 방식 유무와 관계없이 이러한 기술은 거의 모든 번역 사례에서 유용한 것으로 인식되고 있습니다. 그러나 MT 사용자들은 여전히 MT 결과를 평가, 측정, 개선하기 위한 적절한 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2022년 3월

지금까지 이 페이지를 계속 읽어 보셨다면 일반적인 MT 비교 평가에는 이제 친숙하실 것입니다. 라이온브리지(Lionbridge)는 매월 특정 언어쌍에 대해 어떤 MT 엔진이 가장 좋은 성과를 보이는지 파악하고 엔진 개선 현황을 추적하고 있습니다. 3월, 여러 다양한 MT 엔진의 성능은 계속해서 현 상태를 유지하고 있습니다. 이러한 추세는 이미 한동안 주목하고 있었습니다. 지난달에도 언급했듯이, 이는 새로운 MT 패러다임의 필요성을 의미하는 것일 수 있습니다.

여기서는 일반적인 결과를 공유하고 있지만 맞춤 MT 비교 평가를 추진하는 기업들이 점점 늘어나고 있습니다. 일반 평가와는 달리 이러한 평가에서는 기업의 특정 요구사항을 고려해 가장 효과적인 MT 엔진을 결정합니다.

기업이 MT를 사용하기 시작하거나 현재 MT를 사용하는 방식을 개선하고자 하는 경우, 어떤 MT 엔진이 가장 효과적인지 파악하는 것이 매우 중요합니다. 라이온브리지는 맞춤 평가를 실행할 때 본 페이지에서 설명한 것과 유사한 방식을 취하되, 기업의 콘텐츠 유형과 언어쌍 요건을 토대로 권고 사항을 제시합니다.

맞춤 MT 비교 평가는 수년 동안 제공되어 왔지만 최근 들어 그 수요가 더욱 커지고 있습니다. 이러한 추세는 기업이 디지털 시장에서 성공을 거두는 데 MT가 중요한 역할을 하기 때문인 것으로 판단됩니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2022년 2월

2022년 1월과 2월, Google MT 엔진만 약간의 개선을 보인 가운데 추적 중인 다른 엔진들은 거의 정체 상태입니다. 이러한 관찰에 따라 몇 가지 중요한 질문을 던질 수 있습니다. 신경망 기계 번역(NMT) 패러다임은 정체기에 도달한 것일까? 엔진 성능에 이렇다 할 진전을 보이지 못하는 상황에서 이제 새로운 패러다임 전환이 필요한 시점이 온 것일까? NMT가 통계적 MT를 대체할 때도 비슷한 추세가 관찰되었습니다.

통계적 MT의 시대가 끝날 무렵, MT 출력물의 품질에는 사실상 거의 변화가 일어나지 않았습니다. 또한 서로 다른 MT 엔진 간의 출력물 품질도 유사해졌으며, 현재에도 유사한 추세가 확인되고 있습니다. 당장 NMT가 대체되지는 않겠지만, 기하급수적 성장과 수확 가속의 법칙이 옳다고 전제하면 규칙 기반 MT가 30년간 운영되었고 통계적 MT가 10여 년간 주도권을 이어갔으며 NMT가 현재 6년째를 맞이한 것을 고려할 때 새로운 패러다임 전환도 멀지 않은 것으로 보입니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2022년 1월

1월 한 달 동안 주요 기계 번역(MT) 엔진의 성능에는 큰 변화가 관찰되지 않았습니다. 

Google은 일부 언어 및 도메인에 대해 약간의 점진적인 개선을 보였습니다. 그 밖에 대부분의 엔진은 성능이 제자리걸음을 보였습니다. Microsoft는 지난 몇 개월에 걸쳐 성능이 개선되었으나 1월에는 큰 변화를 보이지 않았습니다. 전반적으로 범용 MT 기술 중에서는 Google 번역이 품질 면에서 계속 선두를 달리고 있습니다. 

12월에는 추가로 다섯 번째 MT 엔진을 추적하기 시작했으며, Yandex를 모니터링함으로써 러시아어에 대한 MT 품질 분석을 개선할 수 있게 되었습니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2021년 12월 

12월에는 MT Quality Tracker 비교 점검에 Yandex MT를 추가했습니다. 

지금까지 테스트 결과에 따르면 Yandex는 다음과 같은 특징을 가집니다.

  • Google과 비슷하게 MS Bing보다는 성능이 뛰어나고, 러시아어의 경우 Amazon과 DeepL만큼의 성능은 보이지 않습니다.
  • 독일어에 대해서는 Amazon 및 MS Bing과 비슷한 성능을 보입니다.
  • 우리가 추적하는 다른 언어쌍에 대해서는 주요 MT 엔진만큼 성능이 우수하지는 않습니다.
  • 50단어 이상의 문장을 처리할 때 효과적으로 작동합니다.

다른 관찰에 따르면 MS Bing은 2021년 마지막 달 동안 놀랄 만큼 출력이 향상되었으며 특히 중국어로의 번역이 개선되었습니다. Amazon 또한 몇 가지 발전을 이루었습니다. 새해가 시작되면서 Google이 바톤을 넘겨 받아 출력을 높이고 있습니다. 특히 스페인어, 러시아어, 독일어로의 번역이 향상되었습니다. Yandex는 우리가 추적한 지난 5주 동안 평탄한 성능을 보였습니다.

—Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

2021년 11월 

Microsoft NLP 엔지니어들이 몇 주간 전반적인 성능 변화를 위한 여러 가지 실험을 수행한 후 뭔가 놀라운 성과를 이룬 것으로 보입니다. Bing Translator는 지난 몇 주간 특히 중국어에 대한 개선을 비롯해 성능이 전반적으로 개선되어 지난달 최고의 MT 엔진이 되었습니다. Bing Translator는 대부분의 분야에서 다른 엔진과의 격차를 좁혔으며 심지어 일부 경쟁 엔진을 능가하기도 했습니다. Bing Translator는 학습 가능성이 가장 높은 엔진 중 하나로서 입지가 더욱 강화되고 있어 콘텐츠에 특화된 맞춤형 모델을 구축하려는 회사에는 좋은 선택이 될 수 있습니다.

—Jordi Macias, 라이온브리지 언어 탁월성 부문 부사장

2021년 10월 

Amazon의 기계 번역(MT) 엔진은 약 한 달 전에 시작된 작업을 토대로 10월 한 달 동안 긍정적인 변화를 이어갔습니다. 이러한 지속적인 개선은 지난 몇 달 동안 확인된 점진적 개선의 두 번째 단계입니다. 

참고로 지난 몇 달간 Amazon MT 엔진에서 지속적인 발전을 보인 분야 몇 가지를 소개합니다.

  • 전보다 더 일상적인 스타일을 도입했습니다.
  • 측정 단위를 다르게 취급합니다.
    • 이제 파운드법과 미터법이 일관되게 적용됩니다
    • 이제 파운드법이 미터법보다 먼저 표시됩니다
    • 이제 치수에 해당하는 숫자가 올바르게 번역됩니다
    • 이제 기존의 통화 기호 € 대신 "Euro"가 철자 그대로 표시됩니다

—Jordi Macias, 라이온브리지 언어 탁월성 부문 부사장 

2021년 9월 

이번 9월은 Amazon의 기계 번역(MT) 엔진이 큰 약진을 보인 달로 기록될 전망입니다. 우선 Amazon은 독일어와 러시아어에 대한 MT 품질 출력을 향상시켰으며 스페인어와 중국어 쌍에 대해서도 큰 개선을 이루었습니다. 지난 몇 달간 Amazon은 두 단계에 걸쳐 점진적으로 MT 성능을 향상시켰고 지난 9월에 확인된 변화는 그 두 번째 단계였습니다.

Amazon MT 엔진에서 일어난 몇 가지 추가 변경 사항은 다음과 같습니다.

  • 이전보다 더 일상적인 문체를 구사하기 시작했습니다.
  • 측정 단위를 각각 다르게 취급하고 있습니다.
    • 이제 파운드법과 미터법이 모두 일관되게 제시됩니다.
    • 이제 미터 단위보다 파운드 단위가 먼저 표시됩니다.
    • 측정값에 해당되는 수치가 이제 올바른 값으로 번역됩니다.
    • 이제 통화 기호 €를 대신해 "Euro"가 철자 그대로 표시됩니다.

—Yolanda Martin, 라이온브리지 MT 전문가

2021년 8월 

Microsoft, Google, Amazon, Facebook 그리고 이제는 Apple까지, 모든 거대 기술 전문 회사가 독자적인 MT 엔진을 개발했습니다. 미국 이외 지역에서도 많은 대기업이 가세해 경쟁하고 있습니다. 거대 기술 회사들이 MT와 자연 언어 처리(NLP)를 오늘날의 상호 연결된 글로벌 세계에 꼭 필요한 도구로 여기고 있음이 분명해 보입니다.

라이온브리지 또한 이 경쟁에서 선두에 서기 위해 노력하고 있습니다. 라이온브리지에서는 기업의 구체적인 요구에 근거하여 원하는 언어 쌍과 콘텐츠 유형을 고려해 최적의 MT 엔진 옵션을 파악할 수 있습니다.

수많은 주요 기술 전문 회사의 투자가 활발해짐에 따라 MT/NLP 경쟁은 더욱 가속화될 전망입니다. 섬세함과 품질 경쟁력을 지닌 Apple의 가세로 다른 기업들 또한 이 경쟁에서 승리하기 위해 더욱 박차를 가할 전망입니다.

—Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 부문 부사장