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학술저널
저자정보
곽은주 (세종대학교) 노재훈 (와이즈에스티글로벌) 박미진 (국제통역번역협회) 전현주 (신한대학교)
저널정보
한국번역학회 번역학연구 번역학연구 제24권 제4호
발행연도
2023.12
수록면
129 - 169 (41page)

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This study attempted to verify the usability and applicability of the ‘AI Learning Corpus’ released by AI Hub as test data for quality assessment of the translation service provided by ChatGPT. For this purpose, the translation quality of ChatGPT and MT was evaluated using N-gram-based and segment-wise BLEU score analysis methods. As a result of the Translation Quality Assessment (TQA), the general-purpose MT, which is the subject of comparison, showed higher consistency and correlation with MTPE, a reference translation, in terms of the BLEU score index compared to the generative AI ChatGPT. In light of the fact that ChatGPT’s main purpose of use includes translation, the BLEU score measurement results showed, on the contrary, that the quality of general-purpose machine translation MT was high. The fundamental reason for the gap between MT_Basic and ChatGPT’s BLEU scores consistently presented in the analysis results is that hallucination issues may occur in ChatGPT’s translation quality judgment, especially depending on the platform user’s experience. It is judged to be a special achievement of the research.
#ChatGPT #AI Hub #AI learning corpus #TQA testing data #BLEU score #hallucination #챗GPT #AI Hub #AI 학습용 말뭉치 #번역 품질평가용 테스팅 데이터 #BLEU 스코어 #환각효과

목차

1. 서론
2. ChatGPT 번역 품질평가
3. 번역 품질평가 결과
4. AI Hub의 ‘인공지능 학습용 말뭉치’ 활용방안
5. 결론 및 제언
참고문헌
Abstract

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