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라이온브리지 기계 번역 추적 도구

비즈니스 요구사항에 가장 적합한 기계 번역 엔진을 선택하는 데 도움이 되는 Lionbridge 평가 도구를 소개합니다.

소개

기계 번역(MT)은 이미 수년간 사용되어 왔지만 최근 몇 년에 걸쳐서는 기하급수적인 속도로 진화하고 있습니다. 기업이 점점 더 많은 양의 콘텐츠를 다양한 언어로 제작함에 따라 기계 번역이 점점 더 글로벌화되는 세계 무대에서 도달 범위를 확대할 수 있는 도구로 인식하게 되었습니다. 

기계 번역을 도입하려는 기업은 다음과 같은 네 가지 기본 전략을 검토합니다. 

일반 MT

Google 또는 Bing 번역과 같은 서비스를 사용할 수 있습니다. 이러한 서비스는 모든 사람이 무료로 쉽게 사용할 수 있지만, 용어 맞춤화와 같은 고급 기능이 없고 데이터가 다른 서비스에서 재사용될 수 있습니다. 

온프레미스 MT

이 접근 방식은 기업이 자사 IT 환경에 기계 번역 서버를 구축한다는 것을 전제로 합니다. 이 방법은 매우 안전하지만 상당한 비용이 들고 배포 및 관리가 복잡하며 지속적인 유지관리가 필요합니다.

클라우드 MT

일반 MT와 유사하게 작동하고 클라우드에서 호스팅되지만 회사 전용 인스턴스를 생성합니다. 이 서비스에서 공유하는 모든 데이터는 안전하게 보호되며 제3자와 공유되지 않습니다. 용어 맞춤화 관련 추가 기능 등 몇 가지 이점을 제공하지만, 공급업체에 종속되어 여러 언어 쌍에서 기계 번역 품질이 최적에 못 미칠 수 있습니다. 

업계 최고 수준의 MT

여러 기계 번역 엔진을 관리할 수 있는 단일 플랫폼으로, 단일 계층의 용어 맞춤화, 관리하기 쉬운 인터페이스, 다양한 언어 쌍과 콘텐츠 유형에 맞는 최상의 엔진을 선택할 수 있는 기능 등을 제공합니다. 

어떤 전략을 선택하든 적절한 데이터와 경험 없이는 올바른 번역 엔진을 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. Lionbridge는 20년 이상의 경험을 지닌 기계 번역 전문 기업으로, 기계 번역 기술에 대한 방대한 양의 언어 및 품질 데이터를 축적하여 기업의 올바른 선택을 돕습니다. 이 웹페이지에는 가장 일반적인 언어 쌍을 기준으로 주요 기계 번역 엔진의 성능에 대한 기본 정보가 명시되어 있으며, 이 정보는 기업이 자사 콘텐츠에 대한 최선의 선택을 하는 데 도움이 됩니다. 

어떤 기계 번역(MT) 엔진이 가장 좋을까요? 그 답은 간단하지 않습니다.


사용 가능한 여러 MT 시스템 중에서 하나를 고를 때는 엔진마다 특정 기능이나 도메인 처리에 특화된 부분이 따로 있다는 것을 알아야 합니다. 내게 필요한 것이 이러한 용도와 맞지 않다면 아무리 발전된 엔진이라도 최적의 성능을 보일 수 없습니다. 최상의 선택을 하려면 먼저 MT를 사용하려는 이유를 확인하세요.

범용 MT 엔진이 필요하다면 Google 번역이나 Bing 번역기를 사용하는 것이 좋습니다. 특정 언어나 도메인에 특화된 MT 서비스를 찾는다면 Amazon 번역이나 DeepL 번역기를 활용해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

라이온브리지(Lionbridge)는 기계 번역 추적 도구(Machine Translation Tracker)를 통해 매월 엔진 성능을 분석하여 사용할 언어쌍에 최적화된 MT 엔진을 파악할 수 있도록 돕습니다. 다음에 어떤 MT 엔진이 가장 좋은지 물어볼 때는 "어떤 MT 엔진이 내게 가장 잘 맞을까요?"라고 질문을 바꿔 보세요. 그러면 라이온브리지가 안내해 드리겠습니다.

다양한 종류의 기계 번역 기술에 대해 자세히 알고 싶으신가요? Lionbridge 블로그, 기계 번역에 의한 번역을 확인하세요.

라이온브리지 전문가 해설

2022년 9월

기계 번역(MT)에는 많은 장점이 있지만 이를 사용할 때 주의해야 할 점이 있습니다. 일반 MT 엔진은 번역 결과물에 오류가 있을 수 있으며, 특히 특정 도메인에서는 용어 관점에서 바람직하지 못한 결과가 산출될 수 있습니다. 그 영향은 특히 의료 분야와 법률 분야에서 치명적일 수 있습니다. 하지만 MT 결과를 개선하기 위해 할 수 있는 일이 있습니다.

용어집을 사용하면 MT 품질을 개선하고 정확하고 일관성 있는 번역 결과를 얻을 수 있습니다.

이를 위해서는 전문 용어를 포함하는 도메인별 이중 언어 텍스트로 맞춤 MT 시스템을 학습시켜야 합니다. 그러나 용어를 일관성 있게 사용하지 않는다면 아무리 전문적인 텍스트로 엔진을 훈련시킨다 하더라도 번역의 정확성을 보장할 수 없습니다. 이 분야의 연구자들은 신경망 기계 번역(NMT) 시스템에 언어 정보를 주입할 때 주석 방식을 사용하는 것을 제안하고 있습니다. 주석법의 수동 또는 반자동식 구현은 용어집과 같은 가용 리소스를 비롯해, 시간, 비용 및 사람에 의한 주석 가능 여부와 같은 제약 조건에 따라 달라집니다.

라이온브리지(Lionbridge)의 Smairt MT™에서는 원문과 대상 텍스트에 언어 규칙을 적용하는 것은 물론, 특정 프로파일에 추가된 번역 제외 용어(DNT) 및 용어 목록을 바탕으로 용어집을 만들 수 있습니다. 라이온브리지는 고객이 용어집을 만들고 유지할 수 있도록 지원하여 새로운 관련 용어를 추가하고 오래된 용어는 폐기하는 등 주기적으로 용어집을 관리해 드립니다. 일단 Smairt MT에서 용어집이 생성되면 모든 MT 엔진에서 이 용어집을 사용할 수 있으므로 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

MT 프로젝트에서 용어집을 사용하기는 생각만큼 간단하지 않습니다. 용어집을 올바로 사용하지 않으면 기계 번역의 전체 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. MT에서 용어집의 용어를 따르게 하는 가장 좋은 방법은 MT를 학습시키는 것입니다. 학습된 MT 엔진과 맞춤 용어집 그리고 전처리 및 후처리 규칙 식별을 조합하면 MT 결과물에 적절한 용어가 사용되고 고객 문서와 유사한 스타일로 번역되도록 할 수 있습니다.

라이온브리지 블로그에서 용어집 사용을 통해 MT 결과를 개선하는 방법을 자세히 알아보세요.

—Yolanda Martin, 라이온브리지 MT 전문가

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전체 MT 성능 평가
MT 엔진 비교
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언어 쌍에 따른 품질
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영역별 성능
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시간

기계 번역에 대한 깊은 통찰력을 얻고 미래 동향을 알아보려면
Lionbridge 블로그 게시물, 언어 기술의 미래: 기계 번역의 미래를 읽어보세요.

Lionbridge 기계 번역 추적 도구 - 방법론

Lionbridge는 역편집 거리를 채점 방법으로 사용합니다. 편집 거리는 품질 척도로서 기계 번역을 사람이 사후 편집할 때 변경이 필요한 문자(아시아 언어의 경우) 또는 단어(서구 언어)의 수를 기준으로 번역 간의 불일치를 측정한 수치입니다. 수치가 높을수록 품질이 좋습니다.

Lionbridge에서 평가한 4개의 기계 번역 엔진 중 Google과 Bing NMT는 다양한 언어 조합과 일반 콘텐츠에서 최고의 성능을 보여주었습니다. 그러나 특정 언어 조합에서는 보다 전문화된 엔진이 최상의 성능을 보였습니다. 예를 들어 DeepL은 독일어에서 가장 뛰어난 성능을 발휘하고 Amazon은 중국어 번역 시 가장 우수합니다.

참고

  1. 이 보고서에 수록된 기계 번역 엔진은 Lionbridge에서 매월 평가를 진행합니다.
  2. 여기에 제공된 데이터는 설명을 위한 것이며, 각 사례는 개별적으로 처리 및 평가되어야 합니다.
  3. 이 보고서는 Lionbridge 기계 번역팀에서 미리 선택한 소스 데이터를 기반으로 생성됩니다. 번역 엔진 간의 비교는 매번 각각의 기계 번역 엔진과 언어 쌍에 동일한 원본 데이터를 입력하여 수행됩니다.
  4. 이 보고서 생성 시 고객 데이터는 사용되지 않았습니다.

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아래의 이미지를 클릭하면 기계 번역을 이해하는 데 필요한 주요 정의를 확인할 수 있습니다.

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