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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창수 (한국외국어대학교)
저널정보
한국번역학회 번역학연구 번역학연구 제24권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
539 - 561 (23page)

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The present study explores whether new shifts have developed in the stylistic landscape of human vs. machine translation in the wake of ChatGPT’s arrival. For this purpose, it conducts a series of principal component analyses (PCAs) on a normalized frequency dataset comprising 67 morphological and syntactic linguistic features borrowed from Biber’s (1988) research on register variation. The dataset is derived from a corpus of Korean editorials from three Korean newspapers, their human English translations, and English translations generated by four machine translation systems (Papago, Google, DeepL, ChatGPT), including ChatGPT’s self-proofread versions. The analyses indicate that human and machine translation remain distinctly differentiated in terms of style, as demonstrated in previous studies. However, among the machine translation systems, ChatGPT, both in its translations and self-proofread versions, deviates significantly from the others. A closer examination of the linguistic features strongly associated with ChatGPT reveals that this difference can be attributed to the model’s intrinsic preference for a formal, written style. Notably, there are no substantial stylistic divergences between ChatGPT’s translations and its self-proofread versions.
#human translation #machine translation #stylistic analysis #ChatGPT #newspaper editorials #인간 번역 #기계 번역 #문체 분석 #챗GPT #신문 사설

목차

1. 서론
2. 선행 연구
3. 연구 방법
4. 분석 결과
5. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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