기계 번역의 한계는 시장에 진입하고 싶을 때 무시될 수 있습니다. 로컬라이제이션 전략을 구축하는 동안 기계 번역의 한계를 알아야 합니다. 시장에 진입하고 싶어서 기계 번역의 한계를 간과하기 쉽습니다. 기계 번역은 유용한 도구일 수 있지만 완전한 해결책은 아닙니다. 로컬라이제이션 보조 도구로 사용하고 완전한 해결책으로 사용하지 않는 한, 표준을 유지하면서 혜택을 누릴 수 있습니다. 기계 번역과 인간 번역은 상호 배타적이지 않습니다. 로컬라이제이션 보조 도구로 사용하고 완전한 해결책으로 사용하지 않는 한, 표준을 유지하면서 혜택을 누릴 수 있습니다. 기계 번역과 인간 번역은 상호 배타적이지 않습니다. MT는 생산성 도구입니다. 로컬라이제이션 보조 도구로 사용하고 완전한 해결책으로 사용하지 않는 한, 표준을 유지하면서 혜택을 누릴 수 있습니다. 기계 번역(MT)과 인간 번역은 상호 배타적이지 않습니다. MT는 생산성 도구입니다. 번역자가 더 빠르게 작업하고 더 높은 품질의 결과물을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 경우에는 전문적으로 작성된 시스템을 사용하여 제품의 상당 부분을 자동화하는 것도 가능합니다. 일부 경우에는 전문적으로 만들어진 시스템을 사용하여 제품의 상당 부분을 자동화하는 것도 가능합니다. 하지만, 번역 자동화는 로컬라이제이션에 대한 독립적인 해결책이 아니기 때문에 그 한계를 이해하는 것이 현명합니다.
기계 번역의 한계 내에서 자동화를 즐기기
기계 번역의 한계는 종종 제한된 데이터와 함께 나타납니다. 그러나 이것은 로컬라이제이션에 대한 독립적인 솔루션은 거의 아니기 때문에 그 한계를 이해하는 것이 현명합니다. 기계 번역의 한계는 종종 제한된 데이터와 함께 나타납니다. 기계 번역은 번역자에게 제안을하기 위해 데이터를 사용하는 방식으로 훈련됩니다. 효과적인 기계 번역 프로그램을 만들기 위해서는 최소한 백만 단어의 고품질 인간 번역 콘텐츠가 필요합니다. 효과적인 기계 번역 프로그램을 만들기 위해서는 최소한 백만 단어의 고품질 인간 번역 콘텐츠가 필요합니다.
이것은 대부분의 회사가 직면하는 가장 큰 문제입니다. 이러한 훈련 데이터 또는 말뭉치 또는 텍스트 말뭉치라고도하는 데이터에 액세스 할 수 없기 때문입니다. 이 엔진을 훈련시키기위한 데이터가 있더라도 기술 문서와 같이 매우 특정한 주제에 대한 것입니다. 효과적인 기계 번역 프로그램을 만들기 위해서는 최소한 백만 단어의 고품질 인간 번역 콘텐츠가 필요합니다. 이러한 훈련 데이터를 코퍼스 또는 텍스트 코퍼스라고도 하는데, 대부분의 회사들이 이에 접근할 수 없어서 가장 큰 문제가 됩니다. 엔진을 훈련시키기 위한 데이터가 있더라도 기술 문서와 같이 주제에 매우 특화된 경우가 많습니다. 이 간결한 정보는 사실적이며 패턴을 사용하고 따르기 때문에 많은 콘텐츠 조각의 번역을 자동화할 수 있습니다. 그래서 MT를 사용하는 것이 일반적으로 콘텐츠가 자주 보이지 않고 "개성"이 많이 없도록 설계된 경우에 가장 적합합니다. 또한, 대부분의 사람들이 번역 자동화의 방법으로 MT를 고려하는 이유는 돈을 절약하고자하기 때문입니다.
그래서 MT를 사용하는 것은 일반적으로 콘텐츠의 가치가 매우 낮을 때 가장 좋습니다. 즉, 자주 보이지 않고 "개성"이 많이 없는 것입니다. 게다가, 기계 번역을 자동화하는 방법으로 MT를 고려하는 대부분의 사람들은 돈을 절약하고 싶기 때문입니다. 그러나 기계 번역을 훈련시키기 위해서는 시스템을 효과적으로 구축하기 위해 콘텐츠 생성과 데이터 마이닝에 많은 투자를 해야 하며, 이는 프로젝트로부터 어떠한 투자 수익도 없앨 것이다.
예산은 많은 기계 번역 프로젝트가 실패하는 곳으로, 시스템을 만드는 것이 인간 번역자가 관리하는 것보다 더 비싸다는 것을 알게 됩니다. 마지막으로, 기계 번역의 가장 중요한 한계 중 하나는 인간 번역자로부터 나옵니다. 그러나 기계 번역을 훈련시키기 위해서는 시스템을 효과적으로 구축하기 위해 콘텐츠 작성과 데이터 마이닝에 많은 투자를 해야 하며, 이는 프로젝트로부터 어떠한 투자 대비 이익도 없앨 것이다. 예산은 많은 기계 번역 프로젝트가 인간 번역자가 관리하는 것보다 시스템을 만드는 것이 더 비싸다는 것을 알게 되어 많은 프로젝트가 실패하는 부분이다. 마지막으로, 기계 번역의 가장 큰 한계 중 하나는 인간 번역자 자체에서 나온다. 처음에 기계 번역이 나왔을 때 "충분히 좋은"이란 개념 때문에 많은 저항이 있었다. 번역자들은 MT 콘텐츠를 더 나아지게 만들기 위해 "조정"만 하면 된다고 말씀을 받았지만, 종종 어떤 것이 좋은 것으로 인정되는 기준을 제시받지 못했다. 예산은 많은 기계 번역 프로젝트가 실패하는 곳으로, 시스템을 만드는 것이 인간 번역자가 관리하는 것보다 비용이 더 많이 든다는 것을 알게 됩니다. 마지막으로, 기계 번역의 가장 중요한 한계는 인간 번역자 자체에서 나옵니다. 처음에는 "충분히 좋다"라는 개념 때문에 MT 사용에 대한 많은 저항이 있었습니다. 번역자들에게는 MT 콘텐츠를 "조정"하여 더 나아지게 만들기만 하면 된다고 말했지만, 종종 어떤 것이 좋은지에 대한 기준이 제공되지 않았습니다. 게다가, 이러한 도구들은 번역자들의 급여율을 낮추고 생산성 목표를 높였습니다. 처음에 MT를 사용하는 것에 대해 많은 저항이 있었습니다. 그 이유는 "충분히 좋은"이라는 개념 때문이었습니다. 번역가들에게는 MT 콘텐츠를 "조정"하여 더 나은 콘텐츠로 만들라고 지시되었지만, 종종 어떤 것이 좋은지에 대한 기준이 제시되지 않았습니다. 게다가, 이러한 도구들은 번역가들의 급여율을 낮추고 생산성 목표를 높였습니다. 그 결과, MT를 사용하고 후편집으로 보완하는 경우, 최적의 콘텐츠에 대한 명확한 기준과 표준을 설정하고자 할 것입니다. 결과적으로, MT를 사용하고 후편집을 보완하는 경우, 최적의 콘텐츠에 대한 명확한 기준과 표준을 설정하고자 할 것입니다.
품질에 대한 기계 번역의 평가
기계 번역의 또 다른 한계는 품질을 결정하기 위한 표준화의 부재입니다. 바이링구얼 평가 보조자(BLEU)는 가장 흔히 인정받는 기준이지만 몇 가지 치명적인 결함이 있습니다. 고정된 참조 기준을 사용하기 때문에 품질 향상을 측정하는 것보다는 엄격한 구조에 따르는 것에 더 초점을 맞추고 있습니다. 따라서 BLEU 점수는 번역 성공을 결정하는 유일한 기준이 되어서는 안 됩니다.고정된 참조 기준을 사용하기 때문에 품질 향상을 측정하는 것보다는 엄격한 구조에 따르는 것에 더 초점을 맞추고 있습니다. 그렇기 때문에 BLEU 점수는 번역 성공을 결정하는 유일한 기준이 되어서는 안 됩니다. 성공에 대한 번역 기준은 객관적이고 인간 중심의 기준에서 가져와야 합니다.
- MT 콘텐츠 사용 이후로 수익이 감소했는지 증가했는지 확인되었나요?
- 사용자로부터 불만이 더 적었나요?
- 사용자들은 소프트웨어를 더 잘 탐색하고 더 멀리 진행했나요?
- 기계 번역에서 인간의 편집을 거쳐 성공적인 콘텐츠로 가는 시간인 편집 거리가 감소했나요?
기계 번역의 한계를 이해하는 가장 좋은 지표는 사용자 중심입니다. 불만이 줄어들면 수익이 증가하고 사람들이 소프트웨어를 더 멀리 탐색합니다. 이 경우에는 콘텐츠를 이해하고 참여하는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 또한, 자료가 구축됨에 따라 더 많은 데이터에 접근할 수 있게 되어 프로그램의 교육을 개선할 수 있습니다. 이 시스템이 종결적인 해결책이 아닌 도구로 사용되는 한, 대부분의 기계 번역 노력은 제한 사항에도 불구하고 투자가 가치가 있을 것입니다.
Bureau Works 기계 번역과 콘텐츠를 빛나게 만드는 전문 포스트 에디터를 결합하여 번역 로컬라이제이션 작업을 개선할 수 있습니다.번역을 더욱 높은 수준으로 이끌어갈 수 있는 저희 팀에 문의하세요.
.avif){kind=spacer}
.avif)
.avif)
%2520(1).avif)
