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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한현희 (경희대학교)
저널정보
한국외국어대학교 통번역연구소 통번역학연구 통번역학연구 제23권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
291 - 327 (37page)

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This paper aims to categorize the errors of the Korean-Russian machine translation and establish pre-editing rules to improve the quality of machine translation. Result shows that types of errors include vocabulary and context error, typo, others, verbal error, (vocabulary/phrase) omission, (vocabulary/phrase) structural error and an error on a proper noun and number/time/date error in following order. Based on these, 10 pre-editing rules have been established and suggested. 1) The formal name must be used instead of an abbreviation for a particular organization. 2) numerical writing methods which use Korean units must be avoided. 3) address must be divided for each unit by using a comma. 4) in the case of date, correct information must be provided to identify the context such as year, month, date and etc. 5) the usage of polysemy or homonym must be avoided. 6) the meaning must be clarified. 7) the usage of dependent nouns which can cause confusion in identifying the context must be avoided 8) addition of unnecessary information(symbol) must be avoided 9) abbreviated subject must be clarified. 10) the sentence structure must be simplified. As a result of using these rules, it has been confirmed that the errors of machine translation have been significantly improved.
#기계번역 #번역 오류 #오류 유형 #프리에디팅 규칙 #품질 향상

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강덕수 / 1998 / 러시아어 텍스트의 기계번역을 위한 형태적 분석 / 노어노문학 10(2):3~30 google schola 강덕수 / 1999 / 노-한 기계번역에서 한국어 용언의 활용어미 합성 모델 연구 / 언어 24(3):311~334 dbpia 강병규 / 2018 / 신경망 기계번역의 작동 원리와 번역의 정확률 - 중한 번역을 실례로 / 중어중문학 (73):253~295 dbpia 권민재 / 2008 / 기술 커뮤니케이션과 통제언어 - 통제언어의 개발 사례 및 특성을 중심으로 - / 독어학 (17):45~68 google schola 기유미 / 2018 / 한중 기계번역 오류의 문형별 비교분석-네이버 파파고 번역기와 구글 번역기를 중심으로- / 중국연구 74:3~32 dbpia

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