인공지능 기반 기계 번역기 결과물의 언어학적 입증과 타당성 연구

김채은

doi:10.17002/sil..72.202407.179

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김채은 (부산대학교)

저널정보: 한국중원언어학회 언어학 연구 언어학연구 제72호

발행연도: 2024.7

수록면: 179 - 197 (19page)

DOI: 10.17002/sil..72.202407.179

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This study explores how machine translation systems (MTSs) deal with Korean case markers. Previous findings on Korean-to -English translation research have supported that case marking differences between Korean and English lead to systematic errors. By analyzing translation data from research articles on Korean six cases (nominative, accusative, dative, locative, genitive, and instrument), the study assessed the accuracy of two widely-used MTs (Google Translator and Naver Papago) in converting Korean sentences into English sentences. This study analyzed 426 sentences from MTs’ output in two ways: (1) whether the product accurately reflected the Korean cases and (ii) what types of errors were made. All the sentences were extracted from academic journal articles because they were meticulously crafted to include Korean case markers. The overall results demonstrated that two MTs could produce correct case markers in Korean to English sentences at high rates (around 95%). Still, they made errors such as ungrammatical sentences due to dropping the subject. The study implies that MTs hold significant promise as help in English writing classrooms.

#AI #machine translation #case markers #translation accuracy #language learning

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