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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 11월

10월 11일부터 11월 1일까지 Microsoft의 기계번역(MT) 결과가 전반적으로 크게 개선되었습니다. 최근 Bing Translator가 품질 향상을 보여준 가운데 다른 주요 MT 엔진들도 유사한 결과를 보이고 있습니다. 이에 따라 최고의 엔진 자리를 놓고 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다.

지난 몇 달간 주요 MT 엔진들 사이에 특기할 만한 진전은 없었습니다. 이번 달 Microsoft에서 보여준 발전이 이러한 추세를 깨고 주요 엔진들이 새로운 발전을 보여주는 시작점이 되기를 기대합니다. 

이번 측정에서는 통상적인 단일 참조 번역 측정을 넘어 복수 참조를 포함한 2차 트래킹을 통해 Microsoft에서 이루어진 개선 결과를 확인했습니다. 이 MT 평가에서는 최종 결과에서 올바른 번역이 여러 개 있을 수 있다는 사실을 고려해 '황금 기준'으로, 즉 사람에 의한 참조 번역을 하나가 아니라 10개를 사용해 편집 거리의 정밀도를 높였습니다.

한 해가 마무리되는 지금 되돌아보면 2022년 동안 MT는 매우 더딘 진전을 보였습니다. 변화는 거의 관찰되지 않았으며 이번 Microsoft Bing에서 확인된 MT의 발전이 올해 가장 주목할 만한 진전으로 보입니다. 올해 초에 언급했듯이 MT 패러다임은 현재 정체기에 접어들었습니다. 2023년에는 기계번역에서 새로운 변화가 나타나기를 기대하고 있습니다.

- Rafa Moral, 라이온브리지 혁신 담당 부사장 

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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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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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