1부에서는 기계 번역에 의존하는 위험한 상황에 대해 살펴보았습니다. 그럼에도 기계 번역을 효과적으로 사용할 수 있는 방법이 있을까요? 결국, 빠듯한 예산에 맞추기를 원하거나 단기간에 번역해야 할 텍스트 양이 너무 많은 경우와 같이 매우 이해하기 쉬운 이유로 많은 기업들이 기계 번역을 선택합니다.
아래에서, 오류를 최소화하고 정확성을 희생하지 않으면서 책임감 있게 기계 번역에 참여하는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.
언제 기계 번역을 사용합니까?
이전 블로그 포스팅에서 다루었듯이 기계 번역은 병원, 법정 또는 긴장된 국제 정치와 관련되는 어떠한 중대한 환경에서는 권장되지 않습니다. 기계 번역은 또한 널리 사용되지 않는 언어와 씨름하는 경향이 있습니다.
소프트웨어가 어조, 문화, 유머 및 구어체 언어의 뉘앙스를 포착할 수 없다는 것은 슬로건이나, 속어, 농담이 많은 광고나 마케팅과 같은 산업에 기계 번역이 적합하지 않다는 것을 의미합니다. 반면에 MT는 대량의 기술 문서를 번역하거나 청중보다 속도가 우선시되는 경우에 가장 적합할 수 있습니다. 예를 들어 기계 번역은 기술 매뉴얼, 내부 커뮤니케이션 또는 온라인 제품 리뷰와 같이 수명이 짧고 영향이 상대적으로 적은 텍스트에 도움이 될 수 있습니다.
기계 번역 사용에 대한 명확한 정책 개발
이는 기계 번역을 언제 사용하느냐의 문제가 아니라 어떻게 사용하느냐의 문제입니다.
무엇보다 기계 번역 소프트웨어를 선택하고 사용하기 위한 투명한 정책을 강구하는 것이 매우 중요합니다. 번역 앱이 시장에 넘쳐나지만 특정 소프트웨어가 정확한 번역에 대한 주장에 부응하는지 평가할 때 소비자를 위한 지침은 거의 없거나 전혀 없습니다. 결과적으로, 법 집행 기관이나 국경 순찰대와 같이 실제로 MT에 의존해서는 안 되는 조직에서 엄격하게 검토되지 않은 장치를 사용하고 있음을 알게 됩니다.
업계 전문가들은 기업뿐만 아니라 일반 사용자를 대상으로 기계 번역에 대한 더 많은 교육이 필요하다고 제안했습니다. 예를 들어 오타와 대학교의 기계 번역 리터러시 프로젝트와 같은 연구 그룹은 MT 소프트웨어가 현실적으로 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지에 대해 대중에게 알리고자 애쓰고 있습니다. 번역가들은 전문 번역 및 통역 제공자를 인증하는 ISO와 유사하게 기계 번역 소프트웨어의 메트릭을 설정하고 품질을 평가하는 데 도움이 되는 일종의 국제 평가 보드를 제안하기도 했습니다.
인간의 입력은 필수적인 보완 요소입니다.
기계 번역을 사용하는 가장 좋은 방법은 결국 인간 번역가, 특히 인간이 기계 번역을 포스트 에디팅하는 것이라고 모두가 이야기합니다.
포스트 에디팅에서 인간 전문가는 소프트웨어가 원래 생성한 번역으로 작업을 시작합니다. 포스트에디터는 MT 출력물의 각 부분을 원본 텍스트와 비교하고 자신의 언어적 전문 지식을 사용하여 기계 번역의 품질을 평가합니다. 품질이 좋지 않은 출력물은 포스트에디터가 삭제하고 처음부터 다시 번역할 수 있으며, 허용 가능한 출력물은 그대로 둘 수 있지만 문법, 스타일 및 정확성 면에서 더욱 향상될 수 있습니다. 일반적으로 포스트에디터는 투박하고 잘못된 기계 번역을 매끄럽고 자연스럽게 흐르는 텍스트로 바꿀 수 있는 윤활유와 광택을 제공합니다.
또한 인간 포스트에디팅의 또 다른 핵심 요소는 포스트에디터의 의견이 미래의 기계 번역 프로세스를 개선하는 데 도움이 된다는 것입니다. 신경망은 성장하면서 학습하므로, 포스트에디터의 의견은 앞으로 더 나은 번역을 위한 발판을 마련할 수 있습니다.
그렇다면 기계 번역의 위험은 어떻게 피해갈 수 있을까요?
기계 번역은 중대한 상황에 적합하지 않다는 점을 인식하고 대신 인간 번역가와 통역사의 전문 지식을 모색해야 합니다. 그 다음에 기계 번역이 필요하다면 Trusted Translations와 같은 전문 번역 회사에 문의하여 어떤 MT 소프트웨어가 가장 적합한지와 다양한 사후 편집 서비스에 대해 조언을 구하십시오.
