우리의 혁신적인 솔루션, 문맥에 민감한 번역은 번역 프로젝트의 문맥을 고려합니다. 과거 번역 콘텐츠를 기반으로 결정을 내리는 AI를 활용하여 전통적인 자동화를 뛰어넘습니다. 그것은 문장 구조 (구문)뿐만 아니라 의미 (의미론적)도 이해하기 때문에 모든 번역 기술과 다릅니다. 이 접근 방식이 번역에 미치는 영향을 설명하는 예시를 제공합니다.
문맥에 민감한 번역은 BWX와 같은 고급 기술을 사용하여 데이터를 처리하고 더 정확한 결과를 제공합니다. 이 기술을 사용하면 번역가가 작업할 때 이미 번역 메모리에 유사한 문장이 있는지 확인합니다. 번역가가 작성한 용어집에 기반하여 제안도 합니다. 이는 번역을 더 나아지고 일관성 있게 만들어줍니다.
의미론과 구문론의 차이를 알고 있나요?
언어는 그 요소를 분석하기 위해 다양한 방식으로 구성될 수 있습니다. 이러한 방법 중 일부는 구문론과 의미론입니다.
구문은 문장 내 요소들이 어떻게 작용하며 서로 어떻게 관련되는지 다룹니다. 이 연구는 주어가 특정 언어로 의사 소통하기 위해 문장에서 정보를 배열하는 방식을 연구합니다.
구문 규칙은 말하거나 쓰는 언어에 따라 달라집니다. 그것은 더 제한적일 수도 있고, 아주 유연할 수도 있습니다. 영어 단어 순서는 주어-동사-목적어 순서를 따릅니다. 포르투갈어, 프랑스어, 스페인어 등에 대해서는 일반적으로 동일합니다.
영어 문법의 주요 규칙 중 하나는 완전한 문장을 표현하기 위해 주어와 동사가 필요하다는 것입니다. 아래 예시에서 볼 수 있듯이:
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한편, 의미론은 단어, 텍스트 및 구문의 의미를 나타냅니다. 언어 전문가들은 목적을 가지고 소통하기 위해 구문에 대한 인식을 사용합니다.
의미론의 대가가 되려면 다양한 맥락에서 단어의 의미 변화를 이해하고 설득력 있게 표현하며 시와 같은 미적 효과를 창출할 수 있는 능력이 필요합니다. 번역에서는 최상의 의미 일치를 만들어 내는 것이 근본적입니다. 그리고 이 검색은 번역의 가장 즐거운 부분일지도 모릅니다.
예를 들어, 포르투갈어에는 무언가를 그리워할 때 표현하는 "saudade"라는 단어가 있습니다. 영어에는 그런 단어가 없습니다. 하지만 일상생활에서 가장 좋은 대체제는 "그리워하다" 동사입니다. "뭔가나 누군가를 그리워하다..." 당신은 집을 그리워할 때 "햄싱크니스"라고도 사용할 수 있습니다. 문학에서는 "그리워하다"라는 용어도 아래와 같이 찾을 수 있습니다:
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우리의 BWX는 번역자의 스타일, 주제적 참조 및 텍스트 장르를 고려하여 최적의 일치 항목을 선택할 수 있도록 단어의 의미를 평가하기 때문에 의미 분석을 정확하게 수행합니다.
번역을 위한 통합 AI의 3가지 기둥
CAT 도구 또는 컴퓨터 지원 번역 소프트웨어는 세 가지 전통적인 소스로부터 추천을 제공하여 번역가를 돕습니다. Translation Memory, 용어집, and 기계 번역.
모든 소스는 이전 번역에 대한 유용한 맥락을 제공해 주는 좋은 친구로 볼 수 있습니다. 세 가지 컬렉션에서 텍스트를 검토하는 것과 같아요, 최상의 조합을 얻을 수 있어요.
Context-Sensitive Translation에 있어서 각 소스는 번역의 중요한 기둥입니다. 각각을 이해해 봅시다.
- 기계 번역
이 사전 번역 프로세스는 Google, DeepL, Microsoft 및 유사한 소스와 같은 플랫폼에서의 자동 번역을 포함합니다. 우리 플랫폼, 또한 CAT 도구인, 기계 번역을 어떻게 처리하는지 확인해 봅시다?
아래에 표시된 대로, 우리 플랫폼은 화면을 따라 미리 번역된 내용을 미리보기로 표시하며 텍스트를 문장으로 나눕니다. 이 설정은 번역가가 세부 사항에 집중할 수 있도록 하여 후속 프로세스의 효율성을 향상시킵니다. 아래 예시를 살펴보세요. 블로그에서 영어로 된 글을 스페인어로 번역한 것이 포함되어 있습니다.
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기계 번역은 번역 작업을 크게 가속화하기 때문에 매우 유용합니다. 그러나, 이것은 표준화된 프로세스입니다. MT만 사용하는 것에 문제가 무엇인가요? 매번 동일한 방식으로 동일한 문장을 번역하며 결과물을 최적화하거나 개인화할 수 없습니다.
그것이 우리의 맥락에 민감한 솔루션이 필요한 곳입니다. 이전 번역이 모두 고려되기 때문에 소중합니다. 이는 한 번 오류나 번역 선호도가 식별되면 제안 사항이 사전 번역으로 피드백되는 것을 의미합니다.
- 용어집
모든 용어집은 용어들의 모음입니다. 이 맥락에서는 번역가의 어휘를 나타냅니다. 글로서리를 사용하면 텍스트에서 단어를 변경할 때 해당 의미를 가진 모든 후속 단어도 변경됩니다. 이것은 MT만으로는 불가능할 것입니다.
The advantage? 번역자는 용어를 반복해서 수정할 필요가 없어지고 생산성 시간을 얻게 됩니다.
저희 CAT Tool의 측면 패널에서 용어집에 있는 용어들이 노란색으로 강조됩니다. 예시에서 용어집이 어떻게 사전처럼 작동하는지 확인하세요:
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- 메모리 번역
번역 메모리는 텍스트에서 전체 문장을 고려합니다. 글로서리만큼 엄격하지는 않습니다. 번역이 이루어질 때마다 학습하고 개선됩니다. 따라서, 번역자에게 번역된 문장이 이전에 수행된 작업과 얼마나 가까운지에 대해 알려줍니다.
번역 메모리는 50%에서 100% 근접도로 작동합니다. Bureau Works의 BWX 도구에서 번역의 최소 근접 임계값을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 근접도가 80% 이상일 때 번역기에 일치 항목이 발견되었다는 알림이 표시됩니다!
우리의 문맥에 맞는 솔루션으로 번역가는 번역에 자신의 손길을 느끼며 스타일을 더합니다. 그리고 번역가에게 저작권이 얼마나 중요한지 알고 계시죠.
Testing with a document to translate from American English to Mexican Spanish, the CAT Tool indicated one match of more than 100%. 아래 테스트를 확인하세요:
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왜 AI는 의사결정 도구인가?
포스트-AI 편집에 대한 편견은 여전히 존재합니다. 주요 비판점은 번역 작업을 절약하는 방법으로 여겨지며, 모든 것을 AI의 책임으로 남겨 두는 것이라는 것이다.
하지만 사실은 이 도구들은 동맹이다. 그들은 번역 작업을 조직합니다. 간단히 말해서, AI는 정보 소스(기계 번역, 용어집 및 메모리 번역)를 참고하여 이러한 맥락에 기반한 번역을 제공합니다.
이상적인 시나리오는 AI를 사용하여 결정을 내리는 것이 아니라 번역하는 것입니다. 이게 무슨 의미인가요? 이는 도구에서 제안된 모든 제안에 대한 최종 결정권은 항상 번역자에게 있음을 의미합니다. 만약 최종적인 세련이 인간에 의해 이루어진다면, 전달되는 콘텐츠도 그렇게 될 것이다.
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