기계 번역이란 무엇입니까? TechTarget의 정의

Jul 03, 2023

기계 번역 기술을 사용하면 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 변환할 수 있습니다.

마케팅이나 기술과 같은 분야에서 기계 번역은 웹사이트 현지화를 가능하게 하며 기업이 웹사이트를 여러 언어로 번역하여 더 많은 고객에게 다가갈 수 있도록 해줍니다. 또한 다국어 고객 지원을 촉진하여 기업과 해외 고객 간의 효율적인 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 기계 번역은 학습자에게 실시간으로 번역을 제공하고 외국어에 대한 이해를 향상시키기 위해 언어 학습 플랫폼에 사용됩니다. 또한 이러한 번역 서비스를 통해 사람들은 언어 장벽을 넘어 더욱 쉽게 의사소통할 수 있게 되었습니다.

기계 번역은 고급 알고리즘과 기계 학습 모델을 사용하여 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 자동 번역하는 방식으로 작동합니다. 일반적으로 발생하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 먼저 입력된 텍스트나 음성을 필터링, 정리, 정리를 통해 준비합니다.

2. 그런 다음 기계 번역 시스템은 여러 언어로 된 텍스트의 예와 해당 번역을 사용하여 학습됩니다.

3. 시스템은 단어나 구문이 번역되는 방식의 패턴과 확률을 이해하기 위해 예를 학습하고 분석합니다.

4. 번역할 새 텍스트가 입력되면 시스템은 학습한 내용을 사용하여 번역된 버전을 생성합니다.

5. 번역을 생성한 후 결과를 구체화하기 위해 몇 가지 추가 조정이 추가될 수 있습니다.

다음은 기계 번역이 하나의 텍스트나 언어를 다른 텍스트나 언어로 번역하는 데 사용하는 몇 가지 일반적인 접근 방식입니다.

1. 규칙 기반 기계 번역(RBMT). 규칙 기반 기계 번역에서는 언어 규칙과 사전을 사용하여 확립된 언어 규칙과 구조를 기반으로 번역을 생성합니다. 이러한 규칙은 소스 언어의 단어와 구를 대상 언어로 변환하는 방법을 정의합니다. RBMT에서는 인간 전문가가 이러한 규칙을 만들고 유지 관리해야 하며 이는 시간이 많이 걸리고 어려울 수 있습니다. 문법 규칙이 잘 정의되어 있고 모호함과 은유가 적은 언어에서 더 나은 성능을 발휘하는 경우가 많습니다.

예: 규칙 기반 번역 시스템에는 영어 단어 "dog"가 스페인어 "perro"로 번역되어야 한다는 규칙이 있을 수 있습니다.

2. 통계적 기계 번역(SMT). 통계적 기계 번역에는 방대한 양의 이중 언어 텍스트를 분석하여 정확한 번역을 위한 패턴과 확률을 식별하는 작업이 포함됩니다. SMT는 언어적 규칙에 의존하는 대신 통계 모델을 사용하여 훈련 데이터에서 관찰된 패턴을 기반으로 가장 가능성 있는 번역을 결정합니다. 번역 패턴을 학습하기 위해 소스 및 타겟 언어 세그먼트를 정렬합니다. SMT는 더 큰 훈련 데이터와 잘 작동하며 다양한 언어 쌍을 처리할 수 있습니다.

예: SMT에서 시스템은 병렬 이중 언어 텍스트에서 "cat"이 "gato"와 동일한 맥락에서 자주 나타나며 "cat"이 "gato"로 번역된다는 사실을 학습할 수 있습니다.

3. 구문 기반 기계 번역(SBMT). 구문 기반 기계 번역은 문장의 구문 구조를 고려하여 번역 정확도를 향상시킵니다. 원본 문장의 문법 구조를 분석하고 대상 언어에 해당 구조를 생성합니다. SBMT는 단어와 구문 사이의 보다 복잡한 관계를 포착하여 보다 정확한 번역을 가능하게 합니다. 그러나 정교한 구문 분석 기술이 필요하며 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

예: SBMT는 문장의 구문 구조를 학습하고 보다 문법적으로 정확한 출력을 위해 번역에서 주어와 동사 일치가 유지되도록 합니다.

4. 신경 기계 번역(NMT). 신경 기계 번역은 딥 러닝 모델, 특히 시퀀스 간 모델 또는 변환기 모델을 활용하여 훈련 데이터에서 번역 패턴을 학습합니다. NMT는 단어 간의 문맥과 종속성을 고려하여 전체 문장을 처리하여 번역을 생성하는 방법을 학습합니다. 번역 품질과 유창성이 크게 향상되었습니다. NMT는 장거리 종속성을 처리하고 보다 자연스러운 번역을 생성할 수 있습니다.