In this paper, neural machine translation semantic errors in sentences with the Chinese color term “黑” were analyzed. A total of 21 words, such as “黑暗”, “黑沉沉”, and “黑咕隆咚”, were studied as adjectives of “黑”. As...
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2022
Korean
KCI등재
학술저널
69-99(31쪽)
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In this paper, neural machine translation semantic errors in sentences with the Chinese color term “黑” were analyzed. A total of 21 words, such as “黑暗”, “黑沉沉”, and “黑咕隆咚”, were studied as adjectives of “黑”. As...
In this paper, neural machine translation semantic errors in sentences with the Chinese color term “黑” were analyzed. A total of 21 words, such as “黑暗”, “黑沉沉”, and “黑咕隆咚”, were studied as adjectives of “黑”. As a semantic feature of these words, first, black color itself was described. Second, it referred to a dark state because there was no light. Third, it was used as a metaphorical expression that generally symbolized the evil mind and negative things of humans. Then 43 Chinese example sentences using the adjective “黑'” were translated into Korean using neural machine translation. The first feature of the translation of the color term '黑' type adjective was that the basic meaning of “黑” used describing an object, space, and the dark state of light was relatively natural. The second feature was that when an adjective was used in a metaphorical sense, especially when it represented a person's psychology or behavior, there were many errors in translation. The third feature was that the length of the sentence did not significantly affect the results of translation. It was found that semantic errors were frequent in short-form translations, which had less information. Machine translation continues to expand its use from text translation to real-time translation. Therefore, continuous research on the error of machine translation is expected to contribute to both the development of related technologies and the effectiveness of their use.
국문 초록 (Abstract)
본고는 중국어 색채어 ‘黑’류 형용사가 쓰인 문장의 신경망 기계번역 의미 오류에 대해 논의하였다. 먼저, ‘黑’류 형용사로는 ‘黑暗, 黑沉沉, 黑咕隆咚 등’ 총 21개의 단어를 연구 대...
본고는 중국어 색채어 ‘黑’류 형용사가 쓰인 문장의 신경망 기계번역 의미 오류에 대해 논의하였다. 먼저, ‘黑’류 형용사로는 ‘黑暗, 黑沉沉, 黑咕隆咚 등’ 총 21개의 단어를 연구 대상으로 하였다. 이들 단어의 의미적 특징으로는 첫째, 검은색 자체를 묘사한다. 둘째, 빛이 없어 어두운 상태를 가리킨다. 셋째, 비유적인 의미로 선악(善惡), 시비(是非)에서 인간의 나쁜 마음, 부정적인 일 등을 상징한다. 다음으로 ‘黑’류 형용사가 쓰인 중국어 예문 43개를 신경망 기계번역을 활용하여 한국어로 번역하고 출력문을 평가하였다. 평가 결과, 색채어 ‘黑’류 형용사 번역의 특징은 첫 번째, 사물, 시간, 공간 등과 함께 쓰인 ‘黑’의 기본의미와 빛이 어두운 상태를 묘사하는 단어의 번역은 비교적 자연스러웠다. 두 번째, 비유적 의미로 쓰인 ‘黑’류 형용사 가운데 특히 사람의 심리나 행동을 나타내는 경우 번역의 오류가 두드러졌다. 세 번째, 문장의 길이가 번역의 결과에 크게 영향을 주지 않으며 오히려 일반적인 문장 구조가 아닌, 앞뒤 정보가 적은 단문의 번역에서 의미 오류가 큰 것으로 나타났다.
따라서 색채어가 쓰인 문장의 중한 기계번역은 다음과 같은 상황에서 주의를 기울여야 한다. 첫째, 4자로 이루어진 중국어 단어, 문장과 같이 의미가 함축적이고, 문장의 구조가 일반적이지 않은 경우, 둘째, 사람의 마음, 행동 등을 묘사하는 경우, 셋째, ‘黑+중첩접미사’에서 중첩접미사의 의미가 제대로 번역되지 않은 경우이다. 기계번역은 텍스트 번역에서 실시간 통역으로 그 쓰임이 계속해서 확대되고 있다. 따라서 기계번역의 오류에 관한 지속적인 연구는 관련 기술의 발전과 그 사용 효과를 높이는데 모두 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
참고문헌 (Reference)
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3 박휴용, "첨단 기계 번역의 등장 속에서 인간 번역의 인지적 역할 탐색" 대한사고개발학회 16 (16): 81-109, 2020
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5 강병규 ; 이지은, "신경망 기계번역의 작동 원리와 번역의 정확률 - 중한 번역을 실례로" 한국중어중문학회 (73) : 253-295, 2018
6 이지영, "서울시교육청 민원실, 인공지능 통번역기 비치 및 운영"
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8 郑怀德, "汉语形容词用法词典" 商务印书馆 2003
9 曹先擢, "汉字源流精解字典" 人民教育出版社 2015
10 권도경 ; 문수정 ; 김정수 ; 허윤정, "2018년 인공신경망 기계번역의 중한 번역 현황 - 구글 번역과 네이버 파파고를 중심으로" 한국중국어문학회 98 : 233-266, 2019
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