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this study compared corpus with machine translation and analyzed the characteristics of machine translation. The corpus search for “geosida”(139 cases) had 10 expressions, while there were 6 expressions, for Papago and 7 expressions, for Google. Machine translation supports more than 94.2% of modality, which seems to be simplified compared to a corpus To determine performance by a machine translation engine.
The results showed that the match rate between corpus and Papago was 79 cases, moreover, Papago was more similar to corpus than to Google. However, both are somewhat similar, but the consistency rate is low. To determine the characteristics of machine translation, we analyzed examples that were inconsistent with the corpus. In machine translation, “noda” was translated mainly for “-n + geosida” , “noda”“kotoda” was translated for “- neun+ geosida ” , and “daro” was translated for “- l+ geosida”.Thus, it has been confirmed that machine translation tends to be stereotyped according to tenses. In machine translation, “geosida”, which represents various nuances of meaning seems to be stylized rather than used in various forms.
The results showed that the match rate between corpus and Papago was 79 cases, moreover, Papago was more similar to corpus than to Google. However, both are somewhat similar, but the consistency rate is low. To determine the characteristics of machine translation, we analyzed examples that were inconsistent with the corpus. In machine translation, “noda” was translated mainly for “-n + geosida” , “noda”“kotoda” was translated for “- neun+ geosida ” , and “daro” was translated for “- l+ geosida”.Thus, it has been confirmed that machine translation tends to be stereotyped according to tenses. In machine translation, “geosida”, which represents various nuances of meaning seems to be stylized rather than used in various forms.
목차
1. はじめに
2. 先行研究
3. 調査の概要
4. 結果と考察
5. まとめ
参考文献
要旨
참고문헌 (0)
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