Error Analysis and Criterion for Correcting Error of Machine Translation in terms of Source Language - Based on the Syntactic Characteristics of Non-literary Texts -
Ocksue Park · The Journal of Society for Humanities Studies in East Asia · 2018
기계번역의 오류는 인공 신경망의 맥락 파악 능력이 부족한 데서 비롯되는 경우가 많다. 맥락을 이해하는 분야에서 컴퓨터의 인지 능력은 인간의 그것에 비해 뒤지는 분야로서, 기존의 규칙 기반이나 통계 기계번역 방식에서 NMT 방식에 이르기까지 지속되어온 문제이다. 맥락은 미시적 분석에 의해 인지되는 것이 아니라 인간의 본능적 배경 이해와 언어 구조에 대한 지식에서 감지된다. 이와 같은 인간 고유의 특질은 컴퓨터와의 협업 관계에서 대체 불가능한 자질이 된다. 맥락의 이해에서 원천언어의 통사적 구조는 담화 주체나 언어사용 배경 못지않게 주요 요인으로 작용한다.BR 원천언어와 목표언어의 특징을 분석해서 기계번역의 오류 문제를 고찰하는 연구는 컴퓨터 공학 분야보다는 인문학 분야에서 수행되는 것이 바람직하다. 오류 유형을 정성 분석하고, 그 결과를 바탕으로 오류 문제를 연구하는 방식은 언어의 기반인 통사, 언어사용 환경, 어휘의 분야에서 접근해야하기 때문이다.BR 원천언어에 있는 언어 규칙이 목표언어에 존재하지 않거나 원문이 일부 생략되었을 경우 기계번역은 종종 오류를 범한다. 이런 경우, 인간이 개입해서 정보 구조를 재배열하거나, 원천언어의 통사 규칙과 유사한 규칙을 목표언어에서 찾아서 조정한다면 적절한 번역문을 얻을 수 있다. 이와 같은 원문 수정 방식은 규범화될 수 있다.BR 이 연구에서는 비문학 텍스트의 한영 기계번역 결과를 분석해서 원천언어의 특징이 오류에 미치는 영향을 살펴보고, 해당 오류의 원문을 수정 후 재번역한 다음 수정 원칙을 제시할 것이다. 이 과정에서 오류를 판단하는 모범번역의 기준과 원문 수정의 원칙을 규정하는 관련 이론에 대해서도 연구할 것이다.