기계번역과 인간번역 간의 문체 차이에 대한 전산문체학적 분석 연구

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 앞서 제시한 연구질문에 대한 답을 도출하기 위하여 아래와 같이 2년 간에 걸쳐 4단계의 연구작업을 계획하고 있다.

(1) 1단계: 데이터 구축
현재 잠정적으로 제품 매뉴얼, 신문기사/사설, 문학작품 등 3가지 장르에서 원문과 기계번역과 인간변역의 산출물 50쌍을 수집할 예정이다. 기계번역기는 온라인 상의 Google Translate, Bing, Nepago등을 사용한다. 기계번역의 경우 시간이 가면서 문체가 인간번역에 더 근접하는가를 분석하기 위한 종단 연구를 위하여 6개월 단위로 3차례 수집한다. 원문과 번역문을 문장 단위로 연결하여 병렬코퍼스를 구축하는 작업도 진행한다.
(2) 기초 데이터 분석
어휘빈도, 문장길이, 어휘다양성, 접속사 빈도 및 형태 등 기초적인 문체 특질에 대한 분석데이터를 추출한 후 통계 분석을 실시한다.
(3) 통계적 문체 분석
전산문체학에서 문체 분석에 사용하는 주성분분석 및 기계학습분석을 중심으로 다양한 분석 도구를 사용하여 인간번역과 기계번역의 문체가 어떻게 차이가 나는지를 분석한다.
(4) 번역방식분석
원문-번역문을 연결한 병렬코퍼스를 사용하여 한국어의 특정 문체 특징이 인간번역과 기계번역 간에 번역방식에서 차이가 나는지를 분석한다.