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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지은 (이화여자대학교) 최효은 (이화여자대학교)
저널정보
한국번역학회 번역학연구 번역학연구 제25권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
11 - 39 (29page)

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This paper addresses the quality of machine translation (MT) and post-editing (MTPE) outputs in comparison with human translation (HT) in the context of Korean-English legal translation, focusing on error analysis. Using the three major criteria of accuracy, fluency, and terminology, the study examines errors in twelve from-scratch translations and twelve post-edited MT outputs as well as the MT output generated by DeepL Translator. Error comments provided by three human evaluators were analyzed to identify error types and occurrences in the three different output types. Our findings reveal that MTPE generated the fewest errors, while MT exhibited the highest error count. Across all output types (HT, MT, and MTPE), accuracy errors were the most prevalent, with distortion being the predominant type. Fluency errors ranked next in frequency for HT and MTPE, while terminology errors were more common in MT than in HT and MTPE. Further analysis indicates that fluency and terminology errors were generally corrected in MTPE, but accuracy errors, particularly distortion, requiring substantial cognitive effort, often remained uncorrected. In terms of prevalent error types, MTPE demonstrated a closer resemblance to HT than MT. These findings underscore the potential of MTPE to yield high-quality legal text translations with reduced errors. However, HT remained advantageous in terms of producing accurate translations, particularly with regard to meaning transfer. This study contributes valuable insights to the ongoing discourse on the efficacy of different translation methods in the legal domain.
#Error analysis #human translation #legal translation #machine translation #post-edited machine translation #오류 분석 #인간번역 #법률 번역 #기계번역 #포스트에디팅

목차

1. 서론
2. 관련 선행 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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