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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 23 - 48 (26page)
- DOI
- 10.24285/CLER.2022.7.37.23
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Neural machine translation has many advantages compared to previous machine translation technologies, but it is not easy to identify which algorithms are applied to the translation process in such neural network translation, so there are still many areas that rely on human translation. This study verified the accuracy of translating Korean into Chinese through Neural machine translation, and reviewed the process with the aim of constructing error type data that can be referenced to create optimal translation requirements for Neural machine translation in the future. Therefore, this study aims to present an educational plan that can be used as a teaching tool for future Neural machine translation by analyzing in detail the problems associated with Chinese learners’ use of ‘ba(把)’ construction in previous studies and examining whether such errors appear to be same in neural network machine translation.
Therefore, this paper first analyzed the cause of erroneous sentences that appear when using the ‘ba(把)’ construction of Korean learners pointed out in previous studies. In addition, how such errors appears in machine translation was considered. As a result of the investigation, it was found that the current Neural machine translation shows better learning ability than humans in the use of ‘ba(把)’ construction. In particular, Baidu was able to accurately grasp the environment in which ‘ba(把)’ construction was used and the environment in which ‘ba(把)’ construction was not used, and was able to accurately learn syntactic grammar data such as the location of objects, complements, adverbs, and verbs in ‘ba(把)’ construction. Therefore, based on the research results of this paper, reasonable learning methods and improvement measures were presented to Korean learners, such as the use of teaching methods using post-editing, to avoid errors occurring in the ‘ba(把)’ construction.
Therefore, this paper first analyzed the cause of erroneous sentences that appear when using the ‘ba(把)’ construction of Korean learners pointed out in previous studies. In addition, how such errors appears in machine translation was considered. As a result of the investigation, it was found that the current Neural machine translation shows better learning ability than humans in the use of ‘ba(把)’ construction. In particular, Baidu was able to accurately grasp the environment in which ‘ba(把)’ construction was used and the environment in which ‘ba(把)’ construction was not used, and was able to accurately learn syntactic grammar data such as the location of objects, complements, adverbs, and verbs in ‘ba(把)’ construction. Therefore, based on the research results of this paper, reasonable learning methods and improvement measures were presented to Korean learners, such as the use of teaching methods using post-editing, to avoid errors occurring in the ‘ba(把)’ construction.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계번역의 포스트에디팅 연구 동향
Ⅲ. 기계번역의 교육적 활용 가능성 고찰 및 교육방안
Ⅳ. 결론
참고문헌
ABSTRACT
참고문헌 (0)
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