한중, 한영 기계번역에서 동사 시제표기 활용의 번역 양상 = Translation of verb Tense Marks in Korean Chinese and Korean English Machine Translation
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2019
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36-61(26쪽)
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이 논문은 바이두, 네이버와 구글의 기계번역 프로그램으로 한국어 동사 시제표기의 한중, 한영 번역 양상을 살펴봤다. 이를 통해 기계번역 기술의 보완과 발전에 참고자료로 제공하고자 한다. 기계번역 프로그램은 간단한 한국어 SOV 문장의 선어말어미 시제표기를 어느 정도 식별, 번역할 수 있지만 동사 관형어의 형태적 변화 그리고 선어말어미 1 더 1 와 1 겠 1의 회상, 추측 등 양태 의미를 정확하게 반영하지 못했다. 그러므로 번역문에서 문장 성분이 누락되거나 구조가 잘못된다는 오류가 많이 나타났다. 바이두는 한중번역을 더 잘하고 구글은 한영번역을 더 잘했다. 네이버의 한중번역과 한영번역 정확도는 비슷한 수준이었다. 전체적으로 보면, 한국어 동사의 시제표기를 번역할 때 기계번역은 정확도가 낮고 아직 성숙된 모습을 갖추지 못했다. 따라서 앞으로 보완해야 할 부분이 많이 남아 있음을 제시했다.
더보기This paper studies the translation accuracy of Korean verb tense marks by Baidu, NAVER and Google in Korean Chinese and Korean English machine translation. The purpose is to provide reference materials for the supplementation and development of machine translation. To some extent, the machine translation program can identify and translate the tense marks as non terminal suffixes in Korean “subject object verb” sentences, but it is difficult for the program to identify the morphological changes of verbs as attributives. In addition, it is hard for the machine translation program to accurately reflect the modal meanings such as recall and speculation contained in the non terminal suffixes of 1 deo1 and 1 get 1. Therefore, mistakes like omission of sentence components and structural disorders are very common in translation. Comparatively, Baidu has done a better job in the field of Korean Chinese translation, while Google has higher accuracy in Korean English translation. NAVER has similar translation accuracy in Korean Chinese and Korean English. on the whole, when translating tense marks of Korean verbs, the accuracy of machine translation is relatively low, presenting an immature situation. There is much room for improvement in the future.
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