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 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

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전체 MT 성능 평가

MT 엔진 비교

시간

차트 1: 독일어, 러시아어, 스페인어, 중국어에 대한 주요 기계 번역 엔진의 평균 품질을 비교한 자료입니다. 각각의 기계 번역 엔진은 원본 콘텐츠의 품질, 원어 및 대상 언어, 주제, 기계 번역 엔진 학습 여부 등 여러 요인에 따라 다르게 작동합니다. 전체 품질 비교에서 2021년 1월 현재 Google NMT가 모든 언어에 대한 장기적 성능에서 여전히 선두를 달리고 있습니다. Bing과 Amazon은 지난 12개월 동안 품질 점수가 가장 큰 폭으로 변화한 MT 엔진으로, 품질이 크게 높아졌습니다.

언어 쌍에 따른 품질

드롭다운 목록의 독일어, 스페인어, 러시아어, 중국어 중에서 선택하세요

시간

차트 2: 특정 언어 쌍에 대한 주요 기계 번역 엔진의 평균 품질을 비교한 자료입니다. 일부 기계 번역 엔진은 특정 언어 쌍에서 탁월합니다. 장기적 언어 품질 성능 데이터를 살펴보면, 독일어에 가장 적합한 MT 엔진은 DeepL이었고 Amazon은 중국어에 대해 경쟁력을 보이며 앞섰습니다. Google은 대부분의 다른 주요 언어에서 선두를 차지했으며, Bing이 그 뒤를 이었습니다.

영역별 성능

드롭다운에서 영역을 선택하세요

시간

차트 3: 특정 도메인에 대한 주요 기계 번역 엔진의 평균 품질을 비교한 자료입니다. Lionbridge의 연구에 따르면, 자동차 및 기계 분야에서 학습을 거치지 않은 DeepL MT 엔진이 주요 평가 언어에 대해 최고의 성능을 일관되게 발휘했습니다. Amazon은 전자 상거래 및 소매 부문에서 가장 우수한 것으로 나타났습니다. 또한 신경망 기계 번역 엔진 역시 특정 산업에 대한 언어로 학습을 거친다면 품질을 더 높일 수 있습니다.

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

^{이 보고서에 수록된 기계 번역 엔진은 Lionbridge에서 매월 평가를 진행합니다.
여기에 제공된 데이터는 설명을 위한 것이며, 각 사례는 개별적으로 처리 및 평가되어야 합니다.
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.
이 보고서 생성 시 고객 데이터는 사용되지 않았습니다.}

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