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당사의 전문가들은 고객의 산업과 그들이 직면하고 있는 과제를 잘 알고 있습니다.
Lionbridge Lainguage Cloud를 발판으로 삼아 로컬라이제이션 전체 단계와 콘텐츠 여정을 관리하세요.
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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.
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.
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.
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
참고