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최근의 기계번역 동향은 구축된 병렬 코퍼스에 인공지능을 접목해서 그 효율성을 높이고, 번역 결과물에 대한 집단 지성 번역으로 번역물의 품질 향상을 시도하는 방식으로 진화하고 있다.
이 연구에서는 의존 명사 ‘-것’이 포함된 어휘의 한영 번역을 분석해서 번역 방식을 기술한 결과를 근거로 기계번역에서 참고할 만한 함의를 제시할 것이다. 병렬 코퍼스의 자료 분석을 통해 일정한 규범을 찾고, 그 규범을 통일화하는 방법을 도출하는 것이다. 이 연구의 목적은 번역 방식을 기술 분석한 것을 근거로 기계번역 기술의 한 분야인 규칙기반 방식에서 적용할 수 있는 구문 분석과 의미 대응의 방식을 제시하는 데 있다.
이 연구의 분석 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, ‘-것’을 포함한 어휘가 주어 역할을 한 경우, ‘본동사’로의 번역 방식이 우위에 있다. 둘째, 보어는 분석 자료인 두 항목이 모두 본동사로 번역되었다. 셋째, 목적어의 경우 다양한 번역 방식을 보여주며, 부사절(구)의 경우 ‘-것’과 조사가 결합하여, 고유의 기능과 의미를 나타낸다.
연구 결과 드러난 번역 규범은 기계번역의 자연언어처리 과정에서 일정한 규칙성을 부여한다. 통사적 공통점을 근거로 해서 번역 방식을 정형화하는 것이다. 예외적인 번역 방식을 보인 항목의 경우, 도출한 규칙에 따라 원문을 정리한 후 재번역을 시도할 수 있다. 주목할 만한 사실은 이 연구에서 분석한 기계번역의 번역 방식은 병렬 코퍼스의 번역 방식보다는 단순하다는 것이다. 기계번역에서는 주로 본동사, 부정사, 동명사의 번역 방식을 보여준다.
이 연구에서는 의존 명사 ‘-것’이 포함된 어휘의 한영 번역을 분석해서 번역 방식을 기술한 결과를 근거로 기계번역에서 참고할 만한 함의를 제시할 것이다. 병렬 코퍼스의 자료 분석을 통해 일정한 규범을 찾고, 그 규범을 통일화하는 방법을 도출하는 것이다. 이 연구의 목적은 번역 방식을 기술 분석한 것을 근거로 기계번역 기술의 한 분야인 규칙기반 방식에서 적용할 수 있는 구문 분석과 의미 대응의 방식을 제시하는 데 있다.
이 연구의 분석 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, ‘-것’을 포함한 어휘가 주어 역할을 한 경우, ‘본동사’로의 번역 방식이 우위에 있다. 둘째, 보어는 분석 자료인 두 항목이 모두 본동사로 번역되었다. 셋째, 목적어의 경우 다양한 번역 방식을 보여주며, 부사절(구)의 경우 ‘-것’과 조사가 결합하여, 고유의 기능과 의미를 나타낸다.
연구 결과 드러난 번역 규범은 기계번역의 자연언어처리 과정에서 일정한 규칙성을 부여한다. 통사적 공통점을 근거로 해서 번역 방식을 정형화하는 것이다. 예외적인 번역 방식을 보인 항목의 경우, 도출한 규칙에 따라 원문을 정리한 후 재번역을 시도할 수 있다. 주목할 만한 사실은 이 연구에서 분석한 기계번역의 번역 방식은 병렬 코퍼스의 번역 방식보다는 단순하다는 것이다. 기계번역에서는 주로 본동사, 부정사, 동명사의 번역 방식을 보여준다.
목차
〈국문초록〉
Ⅰ. 들어가며
Ⅱ. 기계번역 체계
Ⅲ. 연구 방법 및 자료 분석
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 분석 결과 및 함의
Ⅵ. 나가며 : ‘-것’의 기계번역을 위한 함의
【參考文獻】
〈Abstract〉
참고문헌 (0)
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