메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이준호 (서울외국어대학원대학교)
저널정보
한국외국어대학교 통번역연구소 통번역학연구 통번역학연구 제23권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
171 - 202 (32page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Neural Machine Translation (NMT) is known to produce better translation than Statistic Machine Translation(SMT). It can be natural that scholars and media show more interest in the emerging translation technology. However, it is difficult to define what makes a translation better than others. Furthermore, the claims about the NMT quality and wild guess about the future of translation are sometimes misleading and even worrisome. This means more objective and reliable diagnosis about the current state of NMT is necessary so that potential users and readers of machine translation can make informed decisions. Hence, this research aims to investigate if the media's approach, mainly driven by automatic evaluation, is valid and to review what has been considered as important aspects for translation evaluation in the previous translation studies. As a next step toward a more objective diagnosis, this research tries to compare three Neural Machine Translation (NMT) services available in Korea and assess their translation quality from various perspectives. In total, eight translation experts conducted a series of quality assessment on Korean to English and English and Korean translation. The analysis of the experts input will provide a few meaningful findings that can help build more objective yet prudent views on neural machine translation.
#기계번역 #번역품질 #신경망번역 #구글번역 #파파고 #카카오i

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
곽중철 / 2018 / 포스트에디팅 측정지표를 통한 기계번역 오류 유형화 연구 / 통번역학연구 22(1):1~25 dbpia 마승혜 / 2018 / 한영 기계번역 포스트 에디팅에 대한 경험적 고찰: 학부 교육 과정 및 결과를 중심으로 / 통번역학연구 22(1):53~88 dbpia 마승혜 / 2018 / 문학작품 기계번역의 한계에 대한 상세 고찰 / 통번역학연구 22(3):65~88 dbpia 박옥수 / 2017 / 한영 기계 번역에서 ST의 유형적 특징에 따른 번역 오류 분석 / 동아인문학 (41):155~183 dbpia 박재홍 / 2016 / Word, Subword, Character 수준의 한국어-영어 인공신경망 기계번역 성능 비교 / 한국통신학회 학술대회논문집 :60~61 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0