영어 수동문의 한국어 기계번역 분석

원은하; 진실로

doi:10.21296/jls.2021.9.98.327

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자료유형: 학술저널

저자정보: 원은하 (경운대학교) 진실로 (세종대학교)

저널정보: 언어과학회 언어과학연구 언어과학연구 제98집

발행연도: 2021.9

수록면: 327 - 351 (25page)

DOI: 10.21296/jls.2021.9.98.327

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This study describes the extent that human translation strategies of passive voice are being implemented in machine translation and explores the errors that machine translation makes when translating passive voice content. We translated passive voice content using Google Translate and Papago and compared the results with the human translation. The results demonstrated that Google Translate has a high accuracy of 91.9% and Papago 88.3%. According to the results, the conversion rate of the passive voice of source text to the active voice of target text was significantly high. In addition, the translation engines were able to correctly utilize double-subject phrases or intransitive phrases with subject omitted. However, they failed to attempt creative changes such as structural transformation. Not only that, when they translated several sentences, the accuracy of the translation declined and the coherence of the text also weakened. Therefore, it can be seen that the translation engines can be improved. It is hoped that this comparative analysis will help to enhance the accuracy of machine translation and contribute to forming detailed post-editing guidelines.

#수동태(passive voice) #기계번역(machine translation) #오류 분석(error analysis) #번역전략(translation strategies) #영한번역(English-Korean translation)

참고문헌 (37)

참고문헌 신청

권도경 / 2019 / 2018년 인공신경망 기계번역의 중한 번역 현황 - 구글 번역과 네이버 파파고를 중심으로 / 중국문학 98:233~266

김순미 / 2018 / AI시대 인간번역과 기계(NMT)번역의 공존-경영학 ‘확장(Augmentation)전략’ 중심 / 통역과 번역 20(2):1~32

김순미 / 2019 / 번역학계와 언어서비스업체(LSP)간 산학협력연구: ‘포스트에디팅 생산성’과 ‘기계번역 엔진 성능 비교 / 번역학연구 20(1):41~76

김은일 / 2015 / 언어유형론 및 어휘화의 관점에서 바라본 영한 번역에 나타난 수동태의 변조 / 현대문법연구 (83):61~79

김은일 / 2008 / 한국어 ‘되다’ 구문의 영어 번역문에 대한 기능문법적 설명 / 언어과학 15(3):61~82

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