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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창수 (한국외국어대학교)
저널정보
한국번역학회 번역학연구 번역학연구 제20권 제2호
발행연도
2019.6
수록면
111 - 130 (20page)

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The current research is designed as a pilot study under a project aimed at investigating differences in style between human and machine translators in Korean-English literary translation. The research seeks to address three questions from a stylometric or computational linguistic perspective. (1) Do machine translators have their own unique styles? (2) Are they clearly distinguishable from human translators in style? (3) Are they progressing over time in such a direction that they are becoming more like human translators? These questions are tackled by analyzing the English translations by two human translators and three machine translators of a single Korean short novel. The translations by the machine translators were collected at two points separated by a span of one year, providing us with a total of eight translated texts. Burrows’ delta scores, a popular measure of textual distance, were extracted from the texts and analyzed by two unsupervised statistical methods – multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis. The machine translators displayed interdependent styles clearly distanced from one another, while they as a whole were distinctly separated from the human translators. The machine translators showed no evidence of having narrowed the distances between them and the human translators over one year.
#machine translation #translating style #literary translation #stylometry (computational stylistics) #기계번역 #번역 문체 #문학 번역 #전산문체학

목차

1. 들어가는 말
2. 기계번역을 이용한 문학번역
3. 분석 데이터 및 방법
4. 분석 결과
5. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
김순미 / 2019 / 번역학계와 언어서비스업체(LSP)간 산학협력연구: ‘포스트에디팅 생산성’과 ‘기계번역 엔진 성능 비교 / 번역학연구 20(1):41~76 dbpia 마승혜 / 2018 / 문학작품 기계번역의 한계에 대한 상세 고찰 / 통번역학연구 22(3):65~88 dbpia 서보현 / 2018 / 기계번역 결과물의 오류유형 고찰 / 번역학연구 19(1):99~117 dbpia 이성화 / 2018 / 영-한 및 한-영 기계번역 품질향상을 위한프리에디팅 기법 제안 / 번역학연구 19(5):121~154 dbpia 이준호 / 2019 / 문학번역 적용을 위한 기계번역의 현주소 / 통번역학연구 23(1):143~167 dbpia

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