이중 학습과 깊은 신경망에 적용된 이후로 기계 번역은 신성같이 등장해서 확산하고 있습니다. 특히, 올해 초, 마이크로소프트에서 2,000개의 문장의 테스트 프로젝트에서 기계 번역과 사람이 직접 하는 번역간의 질의 동등함을 성취하는 것이 가능하다고 밝혔습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고, 기계 번역은 여전히 상업적으로 확산하여 사용되기에는 완벽하지 않습니다. 현재 제공되는 번역들은 여전히 의구심을 가지게 하는 문법적 이슈와 수많은 부정확한 표현들을 포함하고 있습니다. 그리고 이것은 현지화 작업의 곤란한 문제에 관해 생각하기 시작한 이전의 일이었습니다.
기계 번역의 발전
마이크로소프트에 따르면, 이는 의도적인 네트워크의 적용이며, 합동 훈련과 결국에는 기계 번역이 더 자연스럽게 들릴 수 있도록 이바지 하는 면이 있었다는 동의 규정이라고 했습니다. 의도적인 네트워크는 기계 번역의 작업을 확인하는 데 중요한 핵심요소였고 그리고 그 발전을 위해 도움이 되었습니다. 한편, 동의 규정은 더 자연스러운 언어 패턴을 만들기 위한 수단으로 문장을 앞에서 부터 그리고 뒤에서부터 읽는 것을 말합니다.
기계 번역이 사람이 직접 하는 번역의 방법을 모방하는 것에 대한 의구심은 없지만, 그 결과까지 모방이 되는지에 대한 방법은 모색해야 합니다. 사람이 문장을 읽을 시, 각 문장을 뒤에서부터 읽지 않습니다. 그러나 그 방법이 기계 번역이 번역 능력을 향상 시키는 방법이라면, 사람이 직접 번역해서 전달하는 그 결과를 모방하는 데 도움이 될 수 있을 것입니다.
현지화 문제점
전문적인 언어학자들과 테크놀로지 전문가들은 1950년대 이후부터 완벽한 기계 번역을 추구하고자 노력했습니다. 과장하지 않아도, 그 진행 과정은 예상외로 너무 더뎠으며, 현지화 작업의 문제를 고려하기도 전의 일이었습니다. 비록 기계가 사람이 번역하는 수준으로 정확하게 번역한다 할지라도(최근의 발전에도 불구하고, 우리는 곧 그것들이 일어날 것이라고 예상하지 않습니다), 그것들은 사람만이 가능한 문화적 내용이 바탕이 되는 해석까지는 고려할 수 없을 것입니다.
현지화 작업은 역사적인 지식을 추정할 수 있는 대중문화뿐 아니라, 문화, 정치, 종교와 다른 민감한 문제들을 다룹니다. 이는 번역 내용이 의도한 독자층의 확장된 지식을 요구하고 계획한 독자층에 잘 어울리지 않는 번역된 단어와 구절에 대한 본능적인 느낌이 필요한 숙련된 서비스입니다.
이는 번역 사업에서 어떤 의미를 던지는가?
짧게 말하자면, 이는 번역 사업은 그렇게 쉽게 사그라질 수 없다는 것을 의미합니다. 특별히 본인이 작업 중인 내용의 사본을 현지화 작업이 가능한 번역가들에게는 계속된 흐름으로 작업을 기대할 수 있습니다. 번역의 요소는 이미 기계 번역의 결과로 바뀌었다고 말합니다. 번역 에이전시와 프리랜서 번역가들은 이 용감하고 새로운 시대의 요구에 맞서기 위해 이를 받아들이고 좀 더 유용한 서비스를 제공해야 합니다. 예를 들어 기계 번역 후 편집과 같은 서비스의 제공으로 앞에서 말한 이들은 이러한 대세에 앞에 설 수 있을 것입니다.
기계 번역 후 편집의 역할
기계 번역의 발전 단계에서, 비록 그 결과는 탐탁지 않았지만 그 과정에서 여러 회사는 기쁜 마음으로 시도해 보고 싶어 했습니다. 이 결과로 기계 번역 후 편집 과정이 나오게 되었습니다. 이로 인해 번역가들이 기계 번역이 이루어진 번역 내용을 더 자연스러운 표현으로 바꾸는 번역을 하게 되었습니다. 기계 번역의 질이 그런대로 괜찮게 되도록 하고, 회사 차원에서는 잠정적으로 비용을 절감할 수 있는 혼합적인 접근이였습니다.
마찬가지로, 기계 번역 후 편집은 전문적인 번역가들이 내용의 의도가 의도된 독자층에게 잘 맞도록 문장등을 재배열하며 문장을 다듬고, 회사 입장에서도 비용 절감을 할 수 있게 하였습니다.
마치는 글
여러분은 기계 번역 후 편집 작업과 현지화 작업의 필요성에 동의하십니까?
그것들이 일반 번역과 현지화 작업과는 어떻게 다른가요?
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