기계 번역(MT)에서 의미론이란 무엇인가요?

의미론은 번역 업계에서 중요한 연구 분야입니다. 간단히 말해서, 의도한 의미를 전달하기 위해 단어와 문장이 어떻게 배열되는지 설명합니다.

MT는 점점 더 문맥에 민감한 번역의 일부가 되고 있기 때문에 시맨틱스도 이 기술 통합에서 중요한 역할을 합니다. 어떻게 해서? 기계 번역의 의미론은 기계 학습을 훈련하고 번역 프로젝트에서 더 나은 결과를 얻기 위한 기초입니다.

의미론이 무엇이며 인공 지능에 의해 어떻게 처리될 수 있는지 요약하는 것으로 시작하겠습니다.

의미 요약

의미론은 단어와 문장의 올바른 조합을 통해 의미를 다루는 언어학의 한 분야입니다.

이 텍스트 요소의 퍼즐을 배열하는 방법에는 여러 가지가 있습니다, 그리고 의미론은 다음과 같이 작업할 수 있는 몇 가지 개념을 제공합니다:

• 지시적 의미

그것은 객관적으로 문자 그대로의 의미를 나타냅니다. 번역에서 표기에 초점을 맞추면 때때로 지나치게 직역으로 이어질 수 있지만 과학과 같은 보다 전통적인 내용을 다룰 때 유용할 수 있습니다.

예.:

"기후 변화로 인해 바다가 더 빠르게 따뜻해지고 있습니다." (영어)

"해양은 기후 변화로 인해 빠르게 따뜻해지고 있습니다." (스페인어)

이중 의미는 없겠죠? 문장이 모든 언어에 대해 무엇을 긍정하는지는 매우 분명합니다.

• 함축

함축은 단어가 문자 그대로의 의미를 넘어서는 정서적 또는 문화적 연관성을 포함합니다.

이러한 뉘앙스는 언어마다 크게 다를 수 있으며 특히 문학을 번역할 때, e-러닝, 시 등의 경우 번역에서 신중한 처리가 필요합니다. 많은 산업들이 이 문제에 대해 실수를 합니다.

예: "여우"라는 단어

영어에서 "여우"라는 단어는 문자 그대로 교활한 성격으로 알려진 야생 동물을 나타냅니다. 그러나 은유적으로 사용될 때도 함축적인 의미가 있습니다. 누군가를 "여우"라고 부르는 것은 상황에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다.

• 긍정적 의미: 그것은 전략적이거나 눈치가 빠른 사람과 같은 영리함 또는 교활함을 암시합니다.
• 부정적인 의미: 교활하거나, 기만적이거나, 신뢰할 수 없다는 약간 부정적인 의미를 가질 수 있습니다.
  

• 하위어와 상위어

Hyponymy는 더 넓은 범주(hypernym)에 속하는 보다 구체적인 용어를 말합니다. Hypernymys는 큰 우산과 같으며 hyponymys는 그 아래의 구체적인 예입니다.

이러한 관계를 이해하면 번역에서 올바른 단어 선택에 도움이 됩니다.

• hyponymy의 예: "장미", "튤립", "데이지"는 모두 상위어 "꽃"의 하위어입니다. 번역에서 하의어와 상위어 사이에서 선택하는 것은 문맥에 따라 다릅니다.
  
  예를 들어, "flower"를 프랑스어로 "fleur"로 번역하는 것은 간단합니다. 그러나 "rose"를 번역하려면 "rose"라는 더 구체적인 용어가 필요한데, 그 이유는 언어에도 각각에 대한 특정 단어가 있기 때문입니다.
  
  
• Hypernymy의 예: 영어 텍스트에는 'flower'이라고 되어 있지만 원본 텍스트에는 장미나 백합과 같은 특정 유형이 언급되어 있는 경우, 프랑스어에서 일반적인 용어 'fleur'를 사용하면 일부 특수성을 잃을 수 있습니다.
  
  
• 다의성

Polysemy는 여러 관련 의미를 가진 단어를 나타냅니다. 번역에서는 문맥에 따라 올바른 의미를 파악하는 것이 필수적입니다.

예:

영어 단어 "bank"은 금융 기관 또는 강변을 의미할 수 있습니다. 프랑스어로 번역하면 금융 기관은 "banque",이고 강둑은 "rive"입니다. 번역가는 문맥에 따라 올바른 용어를 선택해야 합니다.

• 애매성

모호성은 단어, 구 또는 문장이 두 가지 이상의 방식으로 해석될 수 있을 때 발생합니다. 번역에서 모호성을 처리하려면 의도된 의미를 신중하게 고려해야 합니다.

예:

"매니저는 안경을 쓴 직원을 보았다"는 모호한 문장입니다. 관리자가 안경을 가지고 있습니까, 아니면 직원이 가지고 있습니까? 번역에서 이러한 모호성은 문맥에 따라 해결해야 할 수 있습니다.

예를 들어, 스페인어로 문자 그대로 번역할 때 모호함은 여전히 존재합니다. "매니저가 안경을 쓴 직원을 보았다". 어느 쪽이 안경을 쓰고 있습니까?

기계 번역에서 의미론이 왜 중요한가요?

의미론은 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 방식에 존재합니다. 모든 콘텐츠의 올바른 의미를 파악할 수 있도록 AI를 훈련시키는 핵심입니다.

잘못된 기계 학습 프로세스를 사용하는 CAT 도구를 사용할 경우, 앞서 언급한 모든 종류의 의미 문제(해결해야 할 문제로서)가 발생할 수 있습니다: 모호성, 다의성, 내포/표기의 혼동된 사용 등.

올바른 출력을 얻는 것은 기계가 컨텍스트를 인식하는 능력에 달려 있습니다.

관용적 표현은 훨씬 더 민감하며, 대부분의 경우 두 언어의 문화적 뉘앙스를 이해하는 인간 번역가의 조정이 필요합니다.
예를 들어, "break a leg"라는 문구를 문자 그대로 다른 언어로 번역하면 혼란스러운 메시지가 될 수 있습니다. 영어로, 그것은 누군가에게 행운을 빌어주는 방법입니다. 하지만 우리가 브라질 포르투갈어로 번역하면 문자 그대로 "많은 쓰레기"를 의미하는 "muita merda!"를 사용할 수 있지만, 올바른 의미로 브라질 연극계에서 행운을 비는 매우 인기 있는 표현이기도 합니다.

의미론적 의미를 이해하면 MT 시스템이 더 정확하고 의미 있는 번역을 생성할 수 있습니다.

그들의 알고리즘은 의미론적 분석 기술을 활용하여 텍스트에서 의미를 추출합니다. 여기에는 감정 분석, 언어 번역 및 질문 답변 처리가 포함됩니다.

기계 번역의 의미론적 도전 과제

MT 시스템에서 시맨틱을 입력하는 것이 어렵다는 것을 상상할 수 있습니다. 각 언어에는 수백 가지의 문화적 맥락, 관용구 및 속어가 있어 기계가 때때로 어려움을 겪는 이유를 이해할 수 있습니다.

Deep L 또는 Google Translator에서 "고양이를 가방에서 꺼내다!" (의미: "비밀을 공개하다, 종종 의도치 않게"). 결과는 문자 그대로이기 때문에 재미있을 것입니다!

MT 시스템은 AI와 딥 러닝으로 개선되었지만, 시맨틱을 완성하는 것은 여전히 진행 중인 작업입니다.

기술 및 기계 번역에서 의미론을 마스터하는 것은 정확한 컨텍스트 인식 번역을 생성하는 데 중요합니다. MT 도구는 많은 발전을 이루었지만, 기계가 의미를 이해하고 적용하는 방식을 개선하는 것은 언어 기술의 미래에 매우 중요합니다.

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