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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임순정 (숭실대학교)
저널정보
프랑스문화예술학회 프랑스어권 문화예술연구 프랑스문화예술연구 제83집
발행연도
2023.2
수록면
163 - 200 (38page)

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본 연구는 2016년 말 일반인들에게 소개된 구글 신경망 번역과 현재의 구글 신경망 번역의 불한 번역 결과물 품질 비교·분석을 통해 구글 신경망 번역의 발전 현황을 이해해보고자 한다. 이를 위해 르몽드에서 선별한 신문 기사의 문장 110개를 RNN Sep2Sep 구글 번역(2017년) 그리고 트랜스포머 인코더와 RNN 디코더를 결합한 하이브리드 모델의 구글 번역(2022년)으로 처리한 다음 단어, 구문, 문장, 텍스트, 편집을 중심으로 번역 품질 평가를 실시하였다. 그 결과, 번역 단위가 문장으로 설정되어 있는 구글 신경망 번역의 성능이 상당히 향상되었음을 확인할 수 있었다. 이는 문장을 구성하는 어휘들 간의 연결 관계를 파악하고 재현하는 능력이 향상된 것으로 번역 결과물의 정확도와 가독성의 개선으로 이어지고 있다. 하지만, 여전히 내용 오류, 부자연스러운 표현이 빈번하게 발견되며 문장의 연결이 부자연스러워 번역문이 텍스트로서 제대로 기능하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다.

목차

국문요약
1. 서론
2. 구글 번역의 기술적 발전
3. 연구 방법 및 연구 대상
4. 연구 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌
Résumé

참고문헌 (0)

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