기계 번역이란 무엇인가요?
기계 번역은 인공 지능을 사용하여 사람의 개입 없이 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 자동으로 번역하는 프로세스입니다. 현대적 기계 번역은 단순한 단어 대 단어 번역을 넘어 원래 언어 텍스트의 전체 의미를 대상 언어로 전달합니다. 모든 텍스트 요소를 분석하고 단어가 서로 어떻게 영향을 미치는지 인식합니다.
기계 번역의 이점은 무엇인가요?
인간 번역가는 기계 번역 서비스를 사용하여 더 빠르고 효율적으로 번역합니다. 다음은 기계 번역의 몇 가지 이점입니다.
자동 번역 지원
기계 번역은 전문적인 인간 번역가들에게 좋은 출발점을 제공합니다. 번역 관리 시스템은 하나 이상의 기계 번역 모델을 워크플로에 통합한 경우가 많습니다. 번역을 자동으로 실행한 다음, 사후 편집을 위해 인간 번역가에게 보내는 설정이 있습니다.
속도와 번역량
기계 번역은 거의 즉각적으로 수백만 개의 단어를 번역하면서 매우 빠르게 작동합니다. 실시간 채팅이나 대규모 법률 사례와 같은 대량의 데이터를 번역할 수 있습니다. 또한 외국어 문서를 처리하고, 관련 용어를 검색하며, 향후 적용을 위해 해당 용어를 기억할 수 있습니다.
다양한 언어 선택
많은 주요 기계 번역 공급자는 50~100개 이상의 언어를 지원합니다. 다국어 번역도 동시에 이루어지므로 글로벌 제품 롤아웃 및 문서 업데이트에 유용합니다.
경제적인 번역
기계 번역은 생산성을 높이고 번역을 더 빠르게 제공할 수 있도록 함으로써 출시 시간을 단축합니다. 기계 번역은 기본적이지만 가치 있는 번역을 제공하여 제공 비용과 시간을 모두 줄이므로 프로세스에 대한 인적 개입이 적습니다. 예를 들어 대규모 프로젝트에서는 기계 번역을 콘텐츠 관리 시스템과 통합하여 콘텐츠를 다른 언어로 번역하기 전에 자동으로 태깅하고 정리할 수 있습니다.
기계 번역의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요?
기계 번역에는 다음과 같은 몇 가지 사용 사례가 있습니다.
내부 커뮤니케이션
세계 여러 국가에서 운영되는 회사의 경우 커뮤니케이션을 관리하기가 어려울 수 있습니다. 직원마다 언어 능력이 다를 수 있으며, 일부는 회사의 공식 언어를 충분히 이해하지 못할 수도 있습니다. 기계 번역은 커뮤니케이션의 언어 장벽을 낮추거나 없애는 데 도움이 됩니다. 개인은 빠르게 텍스트의 번역을 얻고 내용의 핵심 메시지를 이해할 수 있습니다. 프레젠테이션, 회사 게시판 및 기타 일반적인 커뮤니케이션을 번역하는 데 사용할 수 있습니다.
외부 커뮤니케이션
기업은 기계 번역을 사용하여 외부 이해 관계자 및 고객과 보다 효율적으로 커뮤니케이션할 수 있습니다. 예를 들어 글로벌 파트너와 고객을 위해 중요한 문서를 다른 언어로 번역할 수 있습니다. 여러 국가에서 온라인 스토어를 운영하는 경우 기계 번역을 통해 제품 리뷰를 번역하여 고객이 모국어로 읽게 할 수 있습니다.
데이터 분석
일부 기계 번역 유형의 경우 사용자가 작성한 수백만 개의 댓글을 처리하고 단시간 내에 매우 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 기업들은 매일 소셜 미디어와 웹 사이트에 게시된 많은 양의 콘텐츠를 번역하고, 번역한 내용을 분석에 사용합니다. 예를 들어 다양한 언어로 작성된 고객의 의견을 자동으로 분석할 수 있습니다.
온라인 고객 서비스
브랜드는 기계 번역을 통해 사용하는 언어에 관계없이 전 세계 고객과 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 기계 번역을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 전 세계 고객의 요청을 정확하게 번역
- 라이브 채팅 규모 확대 및 고객 서비스 이메일 자동화
- 직원을 추가로 고용하지 않고도 고객 경험 향상
법률 정보의 조사
법무 부서는 다른 나라에서 법률 문서를 준비하기 위해 기계 번역을 사용합니다. 기계 번역을 활용하면 다른 언어로 처리하기 어려웠던 많은 양의 콘텐츠를 분석에 사용할 수 있게 됩니다.
기계 번역의 역사는 어떻게 되나요?
인간의 언어를 번역하는 데 컴퓨터를 사용하자는 아이디어는 1950년대 초에 처음 등장했습니다. 하지만 그 당시에는 번역의 복잡성이 컴퓨터 과학자들의 초기 예상보다 훨씬 더 높았습니다. 초기 시스템의 능력을 뛰어넘는 엄청난 데이터 처리 성능과 스토리지가 필요했습니다.
2000년대 초, 컴퓨터 소프트웨어, 데이터, 하드웨어의 발달로 기본적인 기계 번역이 가능하게 되었습니다. 초기 개발자들은 텍스트를 번역하도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 여러 언어의 통계적 데이터베이스를 사용했습니다. 여기에는 많은 수작업과 시간이 소요되었습니다. 언어를 추가할 때마다 해당 언어에 맞게 개발을 다시 진행해야 했습니다. 그 이후로 기계 번역은 속도와 정확성 측면에서 발전했고, 몇 가지 다른 기계 번역 전략이 등장했습니다.
기계 번역에 대한 다른 접근 방식은 어떤 것들이 있나요?
기계 번역에서 원본 텍스트 또는 언어를 소스 언어라고 하며, 번역본을 만들려는 대상 언어를 타겟 언어라고 합니다. 기계 번역은 기본적인 2단계 프로세스에 따라 작동합니다.
- 원본 텍스트의 소스 언어 의미 디코딩
- 의미를 타겟 언어로 인코딩
AWS는 언어 번역 기술로 이 기계 번역 프로세스를 구현하는 방법에 대한 몇 가지 일반적인 접근 방식을 제공합니다.
규칙 기반 기계 번역
언어 전문가들이 특정 산업이나 주제에 맞는 내장된 언어 규칙과 2개국어 언어 사전을 개발합니다. 규칙 기반 기계 번역은 이러한 사전을 사용하여 특정 콘텐츠를 정확하게 번역합니다. 이 프로세스는 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
- 기계 번역 소프트웨어가 입력 텍스트를 구문 분석하고 전환 표현 생성
- 문법 규칙과 사전을 참조로 사용하여 표현을 타겟 언어로 변환
장점과 단점
규칙 기반 기계 번역은 특정 산업 또는 주제에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 예측 가능하며 양질의 번역을 제공합니다. 하지만 소스 텍스트에 오류가 있거나 내장된 사전에 없는 단어가 사용된 경우 결과가 좋지 않습니다. 이를 개선하는 유일한 방법은 사전을 정기적으로 수동으로 업데이트하는 것입니다.
통계적 기계 번역
통계적 기계 번역은 언어 규칙에 의존하는 대신 기계 학습을 사용하여 텍스트를 번역합니다. 기계 학습 알고리즘은 이미 존재하는 많은 양의 인간 번역을 분석하고 통계적 패턴을 찾습니다. 그리고 새로운 소스 텍스트를 번역하라는 요청을 받으면 소프트웨어가 지능적으로 추론합니다. 특정 단어나 구가 타겟 언어에서 다른 단어나 구와 함께 있을 것이라는 통계적 확률에 기초하여 예측합니다.
구문 기반 기계 번역
구문 기반 기계 번역은 통계적 기계 번역의 하위 범주입니다. 문법적 규칙을 사용하여 통사 단위를 번역합니다. 문장을 분석하여 구문 규칙을 통계 번역 모델에 통합합니다.
장점과 단점
통계적 방법에서는 모든 언어 쌍에 대해 수백만 개의 단어를 훈련해야 합니다. 하지만 데이터가 충분하면 기계 번역이 정확합니다.
신경망 기계 번역
신경망 기계 번역은 인공 지능을 사용하여 언어를 배우고 신경망이라는 특정 기계 학습 방법을 사용하여 지식을 지속적으로 개선합니다. 통계적 번역 방법과 함께 작동하는 경우가 많습니다.
신경망
신경망은 인간의 뇌를 본떠 만든 서로 연결된 일련의 노드로 이루어져 있습니다. 입력 데이터가 서로 연결된 여러 노드를 통과하면서 출력을 생성하는 정보 시스템입니다. 신경망 기계 번역 소프트웨어는 신경망을 사용하여 방대한 데이터 세트를 처리합니다. 각 노드는 출력 노드에서 최종 결과를 제공할 때까지 소스 텍스트를 타겟 텍스트로 한 번씩 변경합니다.
신경망 기계 번역 vs 다른 번역 방법
신경망은 출력 문장을 생성할 때 각 단계에서 전체 입력 문장을 분석합니다. 반면 다른 기계 번역 모델의 경우 입력 문장을 단어와 구 세트로 분할하여 대상 언어의 단어 또는 문장에 매핑합니다. 신경망 기계 번역 시스템은 다른 방법의 많은 한계를 해결할 수 있으며 더 나은 품질의 번역을 생산하는 경우가 많습니다.
하이브리드 기계 번역
하이브리드 기계 번역 도구는 단일 소프트웨어에서 두 개 이상의 기계 번역 모델을 사용합니다. 하이브리드 방식을 사용하여 단일 변환 모델의 효과를 개선할 수 있습니다. 이 기계 번역 프로세스에서는 일반적으로 규칙 기반 및 통계적 기계 번역 하위 시스템을 사용합니다. 최종 번역 출력은 모든 하위 시스템의 출력을 조합한 것입니다.
장점과 단점
하이브리드 기계 번역 모델은 단일 번역 방법과 관련된 문제를 극복하여 번역 품질을 효과적으로 개선합니다.
컴퓨터 보조 번역 도구란 무엇인가요?
컴퓨터 보조 번역(CAT) 도구는 기계 번역 소프트웨어와 함께 작동하면서 텍스트 번역을 지원합니다. CAT 도구는 번역 편집, 관리 및 저장과 같은 번역 관련 작업을 자동화합니다. 텍스트는 CAT 소프트웨어에 입력되고 구문, 문장 또는 단락과 같은 세그먼트로 나뉩니다. 소프트웨어는 각 세그먼트와 해당 번역을 데이터베이스에 저장하여 번역 프로세스를 가속화하고 이전 번역과의 일관성을 보장합니다.
많은 글로벌 기업이 CAT 소프트웨어 도구를 사용하여 번역이 필요한 프로젝트를 자동화하고 있습니다.
자동 번역
자동 번역은 반복적인 번역 관련 작업을 수행하기 위해 CAT 도구에 내장된 모든 자동화 기술을 말합니다. 자동 번역은 시스템에 자동화 기술을 사용하도록 지시하는, 텍스트에 포함된 트리거를 통해 작동합니다. 예를 들어 일반적으로 사용되는 텍스트를 데이터베이스의 문서에 삽입하는 데 사용할 수 있습니다.
가장 정확한 기계 번역 기술은 무엇인가요?
신경망 기계 번역은 가장 정확하고, 기능이 다양하며, 품질이 높은 기계 번역 접근 방식으로 널리 인정받고 있습니다. 2010년대 중반에 발명된 이래, 신경망 기계 번역은 가장 진보한 기계 번역 기술로 자리잡았습니다. 번역 품질에서 일반화에 이르기까지, 모든 면에서 통계적 기계 번역보다 정확합니다. 현재 기계 번역 개발의 표준으로 여겨지고 있습니다.
기계 번역기의 성능은 다음과 같은 몇 가지 요인에 따라 좌우됩니다.
- 기계 번역 엔진 또는 기술
- 언어 쌍
- 사용 가능한 훈련 데이터
- 번역할 텍스트 유형 소프트웨어가 특정 언어 또는 분야와 관련한 번역을 더 많이 수행할수록 더 높은 품질의 출력을 생성할 수 있습니다. 훈련되고 나면, 신경망 기계 번역은 더 정확하고 빨라지며, 더 쉽게 언어를 추가할 수 있게 됩니다.
기계 번역이 인간의 번역을 대체할 수 있나요?
기계 번역은 적절하고 대량의 번역이 필요한 몇 가지 경우에 인간 번역을 대체할 수 있습니다. 예를 들어 많은 서비스 관련 회사는 기계 번역을 사용하여 인스턴트 채팅 기능을 통해 고객을 지원하거나 이메일에 신속하게 응답합니다. 하지만 웹 페이지나 모바일 애플리케이션 같은 보다 심층적인 콘텐츠를 번역할 경우 번역이 정확하지 않을 수 있습니다. 사용하기 전에 인간 번역가가 내용을 편집하도록 하는 것이 중요합니다.
Amazon Translate를 어떻게 활용할 수 있나요?
Amazon Translate는 빠르고 고품질이며 저렴하고 사용자 지정이 가능한 언어 번역을 제공하는 신경망 기계 번역 서비스입니다. 웹 사이트 및 애플리케이션 등 다양한 사용자를 위한 콘텐츠를 현지화하고, 다량의 텍스트를 손쉽게 번역하여 분석하며, 사용자 간에 교차 언어 커뮤니케이션을 효율적으로 지원할 수 있습니다. Amazon Translate를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 간단한 API 호출로 애플리케이션에 손쉽게 통합
- 사용자 지정 용어로 기계 번역 출력을 사용자 지정하여 브랜드명, 모델명, 그리고 기타 고유 용어 번역 방식을 정의
- 빠르고 신뢰성 높은 번역을 통해 번역 요구 사항에 맞게 확장
Amazon Translate를 시작하려면 지금 바로 AWS 계정을 생성하세요.
