초록

이 글은 한문(고전문언문) 기계번역의 현황을 살펴보고, 향후 과제를 제언한 것이다. 기계번역에 대한 이해를 돕기 위해 규칙 기반 기계번역(RBMT: Rule-Based Machine Translation)부터 신경망 기반 기계번역(NMT : Neural Machine Translation)에 이르기까지 기계번역 기술의 발달 과정과 신경망 기계번역의 원리와 성능 향상을 위해 적용되고 있는 기법들을 소개하였다. 고전문언문 기계번역은 바이두에서 제공하는 기계번역기와 한국고전번역원에서 개발한 번역기 2종이 있다. 바이두 번역기는 다양한 오류가 발견되나 전반적인 번역 성능은 한국고전번역원 번역기에 비해 다소 높은 편이며, 한국고전번역원 번역기는 특정 분야에서는 바이두 번역기에 비해 나은 성능을 발휘하지만 다양한 유형의 문언문 번역에서는 바이두 번역기에 비해 뒤지는 성능을 보여준다. 문언문 기계번역의 성능 향상을 위해서는 클라우드 기반 번역 플랫폼 구축, 양질의 병렬코퍼스 확충, 기계번역 성능 향상을 위한 부가 시스템 개발, 신뢰도 높은 번역평가 방식 개발 등이 이루어져야 한다.

키워드

한문, 고전문언문, 기계번역, 신경망 기반 기계번역, 바이두 기계번역, 한국고전번역원 자동번역

참고문헌(13)open

  1. [보고서] 김우정 / 2021 / 2020년도 한국고전번역원 기획연구과제 최종보고서 : 《승정원일기》 자동번역시스템의 활용방안 연구

  2. [학술지] 조성덕 / 2019 / 바이두(百度) 번역기의 한문고전 번역 수준과 향후의 과제 / 한문학논집(漢文學論集) 53 : 115 ~ 152

  3. [기타] 한국고전번역원 / 2020 / 한국고전번역원 제31회 연구집담회 발표자료집

  4. [학술대회] Banerjee, S. / 2005 / METEOR: An automatic metric for MT evaluation with improved correlation with human judgments / Proceedings of the acl workshop on intrinsic and extrinsic evaluation measures for machine translation and/or summarization

  5. [학술대회] Callison-Burch, C. / 2006 / Re-evaluating the Role of BLEU in Machine Translation Research / 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics

  6. [기타] Cho / 2014 / Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation / arXiv:1406.1078v3

  7. [학술대회] Dong, Daxiang / 2015 / Multi-Task Learning for Multiple Language Translation / Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 1

  8. [학술지] Rossi, L. / 2013 / Applicability and application of machine translation quality metrics in the patent field / World Patent Information 35

  9. [학술지] Weaver, W / 1949 / The mathematics of communication / Scientific American 181 (1)

  10. [기타] Wu, Yonghui / 2016 / Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between human and machine translation / arXiv:1609.08144v2

  11. [인터넷자료] / https://github.com/facebookresearch/fairseq

  12. [인터넷자료] / https://ai.googleblog.com/2017/06/accelerating-deep-learning-research.html

  13. [인터넷자료] / https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html