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번역 메모리 소프트웨어란 무엇인가요?

번역 메모리 (TM) 소프트웨어는 번역된 구문과 문장을 데이터베이스인 번역 메모리에 저장하는 컴퓨터 지원 번역 (CAT) 도구의 한 종류입니다.
Stefan M.
6 min
목차

번역 메모리 소프트웨어: 모든 것을 알아야 할 필요가 있습니다

번역 메모리 소프트웨어란 무엇인가요?

번역 메모리 (TM) 소프트웨어은 컴퓨터 지원 번역 (CAT) 도구의 일종입니다. 번역된 구문과 문장을 번역 메모리 데이터베이스 또는 번역 메모리 데이터베이스라고 불리는 데이터베이스에 저장하는 소프트웨어입니다. 이 데이터베이스는 이후 번역에서 유사한 구문을 자동으로 일치시키고 사전 번역할 수 있도록 사용될 수 있으며, 이는 번역 과정에서 일관성과 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 번역 및 번역 메모리 데이터베이스 소프트웨어는 또한 시간이 지남에 따라 변경 사항과 개정 사항을 추적하고 동일한 문서나 프로젝트에 작업하는 사람들 사이에서 정보를 공유할 수도 있습니다.

작동 방식은 어떻게 되나요?

번역 메모리 소프트웨어 는 원본 텍스트 파일(번역할 텍스트)을 일반적으로 문장이나 구문으로 나누어 처리합니다. 각 세그먼트는 그 후에 번역 메모리 데이터베이스의 세그먼트와 일치하는지 확인하기 위해 비교됩니다. 만약 일치하는 항목이 발견되면, 데이터베이스에서 해당 번역이 자동으로 대상 텍스트(원본 텍스트의 번역 버전)에 삽입됩니다.

이 소프트웨어는 일반적으로 "퍼지 매칭"이라는 프로세스를 사용하여 일치 항목을 찾습니다. 이는 비슷한 세그먼트를 식별할 수 있지만 정확히 동일한 것은 아닙니다. 이것은 유용합니다. 왜냐하면 원본 텍스트와 세그먼트 간에 단어나 형식에 약간의 차이가 있더라도 일치하는 경우가 발생하기 때문입니다. 번역 메모리

Redokun

세그먼트가 번역 메모리에 일치하는 것이 없을 경우, 번역 소프트웨어는 이를 '번역되지 않음'으로 표시하여 번역자가 번역 메모리를 사용하여 새로운 것을 제공할 수 있도록 합니다.

해당 소프트웨어는 또한 새로운 번역을 번역 메모리에 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 새로운 번역은 향후 번역에서 재사용될 수 있으며, 번역 과정의 효율성과 일관성이 증가합니다.

전반적으로, 번역 메모리 소프트웨어 는 자유 업무 번역가, 번역 기관 및 대량의 텍스트를 자주 번역하는 기타 조직에게 가치 있는 도구가 될 수 있습니다.

그것은 언제 발명되었나요?

번역 메모리 소프트웨어 는 1980년대에 처음 개발되었습니다. The first commercial Translation Memory system was called "Metatex" and was developed by the company "Star" and released in 1989. 번역 메모리 기술의 개념은 이전 번역을 데이터베이스에 저장하고 유사한 구문이나 문장을 가진 미래 프로젝트에서 재사용함으로써 번역 과정에서 일관성과 효율성을 높이는 것에 기반합니다.

첫 번째 TM 시스템이 도입된 이후로, 이 기술은 지속적으로 발전하고 개선되어 왔으며, 시간이 지남에 따라 새로운 기능과 능력이 추가되었습니다. 예를 들어, 많은 현대적인 번역 메모리 시스템은 고급 퍼지 매칭 알고리즘, 파일 형식 지원 및 다른 CAT 도구 및 기계 번역 시스템과의 통합 기능을 포함하고 있습니다

요즘에는 번역 메모리 소프트웨어인 번역 메모리 소프트웨어가 번역 과정에서 효율성, 일관성 및 비용 절감을 도와주는 표준 도구로 산업에서 널리 사용됩니다. 왜 중요한가요?

2023년 최고의 번역 메모리 소프트웨어

SDL Trados - 산업에서 가장 많이 사용되는 번역 메모리 소프트웨어. Trados + SDL의 융합에서 탄생되었습니다.

MemoQ - 번역가들에게 사랑받는 MemoQ는 훌륭한 번역 편집기 UI를 가지고 있습니다.

Phrase - 원래 Memsource였으며, 최초의 클라우드 기반 번역 관리 시스템 중 하나였습니다. Memsource가 Phrase를 인수한 후에 이름이 변경되었습니다. 파일 기반 및 문자열 기반 로컬라이제이션을 모두 지원합니다.

Lokalise - 주로 개발자 사용 사례 및 GitHub, Figma 등 다른 플랫폼과의 통합에 초점을 둔 서비스입니다. 직관적인 사용자 인터페이스와 성장하는 시장 점유율.

Bureau Works - 원래는 기업 전용 번역 관리, 품질 관리, 그리고 비즈니스 관리 시스템으로 의미되었지만, Bureau Works는 견적부터 결제 자동화까지 모든 것을 포함하는 소규모에서 대규모 로컬라이제이션 사용 사례를 관리하기 위한 필요한 모든 측면을 통합합니다.

Smartling - 가장 많이 채택된 기업용 번역 관리 시스템 중 하나인 웹 프록시 번역에 초점을 맞추고 다양한 서비스를 제공합니다.

Transifex - 처음에는 오픈 소스 커뮤니티에서 주목받았으며, Transifex는 개발자들에게 큰 인기를 얻고 웹 프록시 솔루션도 제공합니다.

번역 메모리, 용어집 및 스타일 가이드

번역 메모리 (TM)용어집, 그리고 스타일 가이드 는 번역의 일관성과 품질을 향상시키는 도구입니다. 그러나 각각은 다른 목적을 제공합니다:

  • 번역 메모리 (TM)은 이전에 번역된 구문과 문장들의 데이터베이스로, 자동으로 유사한 구문을 매칭하고 미래의 번역에서 사전 번역할 수 있습니다. TM의 주요 목적은 번역 과정에서 일관성과 효율성을 높이는 것입니다.
  • 용어집 은 특정 주제나 산업에 특화된 용어와 그 번역 목록입니다. 번역 전반에 걸쳐 특정 용어를 일관되게 사용하는 것을 보장하는 데 도움이 됩니다. 용어집은 또한 번역이 문맥에 정확하고 적절한지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 스타일 가이드 는 특정 언어나 특정 대상을 위해 텍스트를 작성하고 서식을 지정하는 지침과 규칙을 제공하는 문서입니다. 그들은 문법, 구두점, 서식 및 기타 언어 특정 규칙의 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하자면, 번역 메모리와 용어집은 주로 번역의 일관성과 정확성에 초점을 맞추고 있으며, 스타일 가이드는 주로 텍스트의 일관성과 명확성에 초점을 맞추고 있습니다. 그들 모두가 함께 작업하여 번역의 품질을 향상시키고 번역된 텍스트가 대상 언어와 대상 독자에게 일관되고 적절한지 보장합니다.

번역 메모리 대 기계 번역: 어떻게 다른가요?

원본: 기계 번역

번역 메모리 (TM)과 기계 번역 (MT)은 텍스트를 번역하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 그러나 그들은 다른 방식으로 작동하며 각각 다른 강점과 약점을 가지고 있습니다.

번역 메모리 (TM) 은 이전에 번역된 구문과 문장들의 데이터베이스로, 자동으로 유사한 구문을 매칭하고 미래의 번역에서 사전 번역할 수 있습니다. TM의 주요 목적은 번역 과정에서 일관성과 효율성을 높이는 것입니다. 이는 반복적이고 유사한 콘텐츠에 주로 사용되며, 주로 인간 번역가들이 작업을 돕기 위해 사용하는 도구입니다.

반면에, 기계 번역 (MT)은 알고리즘과 신경망을 사용하여 텍스트를 자동으로 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다. MT의 주요 장점은 대량의 텍스트를 빠르게 번역하고 여러 언어로 작업할 수 있다는 것입니다. 그러나 MT에 의해 생성된 번역의 품질은 텍스트의 복잡성과 MT 시스템을 훈련시키는 데 사용되는 훈련 데이터의 품질에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 또한, 인간 번역가가 가지고 있는 문화적이고 관용적인 이해력이 부족합니다.

요약하자면, 번역 메모리 (TM)은 반복적이고 유사한 콘텐츠에 주로 사용되며, 인간 번역가들은 주로 작업을 돕기 위해 사용합니다. 기계 번역 (MT)은 주로 대량의 텍스트에 사용되며 여러 언어와 함께 작동할 수 있습니다. 그러나 텍스트의 복잡성과 훈련 데이터의 품질에 따라 품질이 크게 달라질 수 있습니다. 둘 다 함께 사용할 수 있습니다. 번역 과정에서 번역 메모리를 사용하여 기계 번역 결과를 향상시키고, 더 정확하고 일관된 번역을 만들 수 있습니다.

번역 메모리를 언제 사용해야 하나요?

반복되는 내용을 수동으로 번역하거나 여러 번역 간 일관성을 유지해야 할 때는 번역 메모리(TM)를 사용하는 것이 가장 좋습니다 . 일부 특정 상황에서 TM을 사용하는 것이 유익할 수 있습니다:

대량의 유사한 또는 동일한 콘텐츠를 번역해야 할 때, 예를 들어 웹사이트, 이중 언어 데이터베이스 또는 제품 카탈로그를 여러 언어로 번역해야 하는 경우. 그 경우에는, TM은 이전에 번역된 콘텐츠를 재사용하여 일관성과 효율성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

같은 문서의 여러 버전을 번역해야 할 때, 예를 들어 자주 업데이트해야 하는 사용자 매뉴얼이 있다면, TM은 이전 버전의 매뉴얼에서 기존 번역을 재사용하여 일관성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

콘텐츠를 자주 업데이트해야 하는 경우에는 번역 메모리(TM)를 사용하여 이전 번역 기사에서 번역을 재사용함으로써 일관성과 효율성을 보장할 수 있습니다. 이는 뉴스 웹사이트나 자주 업데이트되는 블로그와 같은 경우에 유용합니다.

동일한 프로젝트에서 여러 번역가와 작업해야 할 때, TM는 다른 팀원의 번역을 확인하고 재사용하여 일관성을 유지할 수 있습니다

전반적으로, 번역 메모리 소프트웨어는 번역가, 번역 기관 및 다른 자주 대량의 텍스트를 번역하고 여러 번역 사이에서 일관성과 효율성을 유지해야 하는 조직에게 가치 있는 도구가 될 수 있습니다.

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창의적인 텍스트는 TM에 가장 적합하지 않지만...

문학, 시 또는 광고 복사 등과 같은 창의적인 텍스트번역 메모리(TM)에 가장 적합하지 않습니다. 왜냐하면 이러한 텍스트들은 종종 창의성, 비유적 표현 및 관용어를 포함하고 있어 간단한말 그대로의 번역으로 쉽게 번역할 수 없기 때문입니다.

또한, 창의적인 텍스트들은 종종 독특한 스타일과 톤을 가지고 있어 TM에서 잘 포착하기 어렵습니다. 예를 들어, 창의적인 텍스트는 일관되고 정확하게 번역하기 어려운 은유, 말장난 및 기타 문학적 장치를 사용할 수 있습니다.

그러나, 창의적인 텍스트를 다룰 때에도 번역 메모리(TM)를 사용하여 번역 일관성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.. 이를 수행하는 한 가지 방법은 텍스트 전체에서 사용되는 공통 구문, 동일한 단어 및 문장의 번역을 저장하기 위해 TM을 사용하는 것입니다. 이는 번역된 텍스트의 번역 용어 및 구문에 일관성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 예를 들어 이러한 텍스트에서 자주 반복되는 슬로건이나 면책 조항에도 적용됩니다.

특정 텍스트 세그먼트를 사전 번역하고 전문 번역가가 번역을 검토하고 수정하여 언어 전문가의 현재 문맥에 정확하고 적절한 번역을 얻을 수도 있습니다.

전반적으로, 창의적인 텍스트는 TM에 가장 적합하지 않을 수 있지만, 번역 과정에서 일관성과 효율성을 향상시키는 데에 여전히 사용될 수 있습니다 . 여전히, 최상의 결과를 보장하기 위해 인간 번역자 와 편집과 함께 사용하는 것이 중요합니다.

다른 반복 콘텐츠 유형은 번역 메모리 도구를 통해 혜택을 받을 수 있습니다

번역 메모리 (TM) 도구를 사용하면 많은 종류의 반복 콘텐츠에 혜택을 받을 수 있습니다. 여기에 몇 가지 예시가 있습니다:

기술 문서

기술 매뉴얼, 사용자 가이드 및 기타 유형의 기술 문서는 종종 텍스트 전체에 걸쳐 많은 유사한 구문과 문장이 반복되어 사용됩니다. TM는 이러한 유형의 문서를 번역하는 데 일관성과 효율성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소프트웨어 및 웹 사이트 현지화

웹 사이트와 소프트웨어 애플리케이션 은 종종 인터페이스 전체에서 반복적으로 사용되는 메뉴 항목, 오류 메시지 및 기타 텍스트 유형과 같은 반복 요소를 포함합니다. TM는 이러한 유형의 프로젝트의 지역화 과정에서 일관성과 효율성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케팅 및 광고 자료‍

브로셔, 광고 복사본 및 기타 마케팅 자료에는 종종 슬로건, 제품명 및 자료 전체에 반복적으로 사용되는 기타 유형의 텍스트와 같은 반복 정도가 높은 내용이 포함되어 있습니다. TM는 이러한 유형의 문서를 번역하는 데 일관성과 효율성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

법적 문서

법적 문서은 계약, 협정 및 법적 양식과 같은 것들을 자주 포함하며, 문서 전체에서 반복적으로 사용되는 법적 용어와 구문과 같은 것들이 많이 포함되어 있습니다. TM는 이러한 유형의 문서를 번역하는 데 일관성과 효율성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 및 과학 문서

의료 및 과학 문서 은 종종 기술 용어와 구문이 문서 전체에서 반복되는 정도가 높습니다. TM는 이러한 유형의 문서를 번역하는 데 일관성과 효율성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하자면, 텍스트, 구문 또는 문장과 같은 반복적인 세그먼트를 포함하는 모든 콘텐츠는 번역 메모리 (TM) 도구를 사용함으로써 번역 과정에서 일관성과 효율성을 보장하고 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

번역 메모리의 장점은 무엇인가요?

번역 메모리 를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 동일한 문장을 다시 번역하지 않아도 됩니다
  • 동일한 내용을 다시 번역하지 않아 비용을 절약할 수 있습니다
  • 번역 가능한 내용으로 계산하지 않고 처리 시간을 줄여 시간을 절약할 수 있습니다
  • 과거 번역을 참조하기 때문에 일관성이 증가합니다
  • 유사한 문장 구조를 인식합니다
  • 일부분만 번역된 문장을 제공하여 번역가가 "빈칸을 채우기"만 하면 비용을 절약할 수 있습니다
  • 일부분만 번역된 문장을 제공하여 시간을 절약할 수 있습니다
  • 과거 유사한 번역을 참조함으로써 일관성을 증가시킵니다

법적 및 금융 텍스트 응용 프로그램

법적

  1. 계약 번역: TM 기술은 법적 계약과 협정을 번역하는 데 사용될 수 있으며, 모든 번역이 일관되고 정확하며 최신 상태임을 보장합니다. TM 데이터베이스에서 이전에 번역된 세그먼트를 재사용하면 새로운 계약을 번역하는 데 필요한 시간과 자원을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 번역의 일관성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
  2. 법률 용어: 법적 텍스트에는 종종 법률 분야에 특화된 용어와 구문이 포함되어 있습니다. TM 기술은 이러한 용어를 저장하고 TM 데이터베이스에서 재사용함으로써 사용하는 용어의 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 모든 법적 번역이 일관되고 정확하며 오류와 일관성의 위험을 줄일 수 있습니다.
  3. 소송 지원: TM 기술은 법률 팀이 쉽게 접근할 수 있는 번역의 중앙 데이터베이스를 제공하여 소송을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 핵심 문서와 증거의 번역이 중요한 다국어 소송에서 특히 도움이 될 수 있습니다. TM 기술의 이점을 활용함으로써 법률 팀은 빠르게 관련 번역을 검색하고 정확하고 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

금융

  1. 금융 보고서: TM 기술 을 사용하여 금융 보고서를 번역할 수 있으며, 모든 번역이 일관되고 정확하며 최신 상태임을 보장합니다. TM 데이터베이스에서 이전에 번역된 세그먼트를 재사용하면 새 보고서를 번역하는 데 필요한 시간과 자원을 줄일 수 있으며, 번역의 일관성과 정확성도 향상시킬 수 있습니다.
  2. 금융 용어: 금융 텍스트에는 종종 금융 산업에 특화된 전문 용어와 구문이 포함되어 있습니다. TM 기술은 이러한 용어를 저장하고 TM 데이터베이스에서 재사용함으로써 사용하는 용어의 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 모든 금융 번역이 일관되고 정확하며 오류와 일관성의 위험을 줄일 수 있습니다.
  3. 규정 준수: 금융 산업에서 규정 준수는 매우 중요합니다. TM 기술은 번역이 규정을 준수하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 번역의 중앙 데이터베이스를 제공하여 쉽게 검토하고 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 모든 금융 번역이 정확하고 최신 상태로 유지되며 오류와 일관성의 위험을 줄일 수 있습니다.

기술 문서 및 제품 매뉴얼

  1. 사용자 매뉴얼: 기술 제품에 대한 사용자 매뉴얼은 종종 상세한 지침과 사양을 포함하고 있습니다. TM 기술은 TM 데이터베이스에 이전에 번역된 세그먼트를 저장하고 재사용함으로써 모든 매뉴얼 번역이 일관되고 정확하며 최신 상태를 유지할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이를 통해 사용자들이 다국어로 정확하고 일관된 사용자 매뉴얼에 접근할 수 있도록 도와줍니다.
  2. 기술 사양: 제품에 대한 기술 사양은 종종 제품의 특징, 기능 및 성능에 대한 상세한 정보를 포함하고 있습니다. TM 기술은 TM 데이터베이스에 이전에 번역된 세그먼트를 저장하고 재사용함으로써 모든 기술 사양 번역이 일관되고 정확하며 최신 상태를 유지할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이는 엔지니어, 기술자 및 영업팀을 포함한 모든 이해관계자들이 다국어로 정확하고 일관된 기술 사양에 접근할 수 있도록 도와줍니다.
  3. 소프트웨어 현지화소프트웨어 제품에 대한 기술 문서는 종종 사용자 인터페이스, 도움말 파일 및 릴리스 노트를 포함합니다. TM 기술은 소프트웨어의 기술 문서 번역이 일관되고 정확하며 최신 상태를 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 TM 데이터베이스에 이전에 번역된 세그먼트를 저장하고 재사용함으로써 가능합니다. 이를 통해 소프트웨어 사용자들은 다국어로 된 정확하고 일관된 소프트웨어 문서에 접근할 수 있습니다.

완벽한 일치 및 흐릿한 일치

번역 메모리 (TM) 소프트웨어의 맥락에서 "완벽한 일치"와 "흐릿한 일치"는 원본 텍스트 세그먼트 (번역할 텍스트)와 번역 메모리 데이터베이스의 세그먼트 간의 유사성 수준을 나타냅니다."완벽한 일치"는 원본 텍스트 세그먼트가 번역 메모리 데이터베이스의 세그먼트와 정확히 일치하는 경우를 말합니다

이때 일치하는 텍스트 주변의 모든 서식과 코드를 포함합니다. 이 정확한 일치는 두 세그먼트의 문구, 서식 및 맥락이 동일함을 의미합니다. 완벽한 일치는 최고 품질의 일치로 간주되며, 번역 메모리 교환은 동일한 대상 텍스트 파일에 자동으로 삽입될 수 있으며, 올바르다고 확신할 수 있는 높은 정도로 삽입됩니다.

"퍼지 일치"는 원본 텍스트 세그먼트가 번역 메모리 데이터베이스의 세그먼트와 유사하지만 완전히 동일하지는 않을 때 발생합니다. 이는 두 세그먼트의 문구, 서식 또는 맥락이 다를 수 있지만 전반적인 의미는 동일합니다. 퍼지 일치는 완벽하거나 동일한 일치보다 품질이 낮은 일치로 간주됩니다. 번역 메모리 작업은 현재 문맥에 적합한지 확인하기 위해 검토 및 조정이 필요할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 일반적으로 소스 텍스트와 데이터베이스의 세그먼트 간 유사성 수준을 나타내기 위해 백분율 일치 점수를 사용합니다.

요약하자면, 완벽한 일치는 텍스트의 원본과 번역 메모리의 세그먼트가 정확히 일치하는 것을 말하며, 퍼지 일치는 비슷한 일치지만 완전히 같지는 않습니다. 완벽한 일치는 최고 품질의 일치로 간주됩니다. 번역은 높은 신뢰도로 자동으로 삽입될 수 있습니다. 대조적으로, 퍼지 일치는 품질이 낮은 일치로 간주되며, 번역은 삽입되기 전에 검토되어야 할 수도 있습니다.

번역 메모리를 사용하는 데 어떤 최상의 방법들이 있을까요?

번역 메모리 (TM)를 사용하여 번역의 일관성과 효율성을 향상시키는 몇 가지 모범 사례를 소개합니다:

  1. 높은 품질의 번역 메모리(Terminology Management)를 만들어 시작하세요: TM을 사용하기 전에, 정확하고 적절한 번역이 포함된 고품질의 번역 메모리를 보유하고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 작업은 이전에 번역된 콘텐츠로부터 번역 메모리(TM)를 생성하거나 전문 번역가가 검토하고 편집함으로써 수행될 수 있습니다.
  2. 일관된 용어를 사용하세요: 번역 일관성을 보장하기 위해서는 TM 전체에서 일관된 용어를 사용하는 것이 중요합니다. 이는 용어집을 만들고 그것을 사용하여 TM에서 유사한 구문과 문장을 사전 번역함으로써 달성할 수 있습니다.
  3. 번역 메모리를 정기적으로 업데이트하고 유지하세요: 새로운 콘텐츠를 번역하는 동안, 새로운 번역을 추가하고 오래되거나 잘못된 번역을 제거하여 번역 메모리(TM)를 정기적으로 업데이트하고 유지하는 것이 중요합니다. 이는 시간이 지나도 TM이 최신이고 정확하게 유지되도록 도움이 될 것입니다.
  4. 다른 도구와 함께 TM을 사용하세요: 번역 메모리 소프트웨어 는 용어집과 스타일 가이드와 함께 사용할 때 가장 효과적으로 작동합니다. 번역에서 일관성과 정확성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  5. 적절한 TM 일치 수준을 사용하세요: 번역 메모리 소프트웨어 는 각 세그먼트에 대한 일치 수준을 설정할 수 있게 해줍니다. 각 세그먼트에 적절한 일치 수준을 사용하여 가장 적합한 번역을 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 이전에 번역된 조각에 완벽한 일치를 사용하고 비슷한 세그먼트에 대해서는 흐릿한 일치를 사용하는 것입니다.
  6. 번역을 검토하고 편집하세요: TM이 생성한 번역을 항상 검토하고 편집하여 현재 문맥에 정확하고 적절한지 확인하십시오.
  7. 특정 콘텐츠로 TM을 훈련시키세요: 특정 도메인이나 산업에서 작업 중이라면, 번역의 정확성과 일관성을 향상시키기 위해 특정 콘텐츠와 용어로 TM을 훈련시키는 것이 중요합니다.

이러한 모범 사례를 따르면 번역이 일관되고 효율적이며 동시에 최고 수준의 품질을 유지할 수 있습니다.

번역 메모리를 최대한 활용하기 위해 번역 전에 소스 텍스트에 주의를 기울이세요

번역 메모리 (TM) 도구의 사용을 극대화하기 위해 소스 언어 콘텐츠를 최적화하는 여러 가지 방법이 있습니다.

  1. 일관된 용어를 사용하세요: 번역에서 일관성을 유지하기 위해서는 원본 언어 콘텐츠 전체에서 일관된 용어를 사용하는 것이 중요합니다. 이는 용어집을 만들고 해당 용어들과 그 번역을 사용하여 원본 언어 콘텐츠에서 유사한 구문과 문장을 사전 번역함으로써 달성할 수 있습니다.
  2. 일관된 서식을 사용하세요: 원본 언어 콘텐츠의 일관된 형식은 번역 메모리가 세그먼트를 더 쉽게 인식하고 일치시킬 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 동일한 구두점, 대문자 사용 및 간격을 사용하면 번역 메모리가 유사한 세그먼트를 더 정확하게 식별하고 일치시킬 수 있습니다.
  3. 일관된 구조를 사용하세요: 원본 언어 콘텐츠에 일관된 구조를 유지하는 것은 번역 메모리가 세그먼트를 더 쉽게 인식하고 일치시킬 수 있도록 도와줄 수도 있습니다. 예를 들어, 동일한 제목, 글머리 기호 및 번호 매기기를 사용하면 번역 기억을 더 정확하게 식별하고 일치시킬 수 있습니다.
  4. 일관된 맥락을 사용하세요: 원본 언어 콘텐츠의 일관된 문맥은 번역 메모리가 세그먼트를 더 쉽게 인식하고 일치시킬 수 있도록 도와줄 수도 있습니다. 예를 들어, 사용자 매뉴얼을 번역하고 특정 단계에 대해 정확한 지침을 사용한다면, 번역 메모리는 지침을 더 쉽게 일치시킬 수 있습니다.
  5. 표현을 피하세요: 관용적인 표현은 번역하기 어렵고 종종 번역 메모리와 일치하지 않습니다. 이러한 표현을 피하거나 적게 사용하는 것이 가장 좋습니다.
  6. 사용 플레이스홀더: 플레이스홀더는 소스 언어 콘텐츠에서 날짜, 숫자 및 이름과 같은 변수를 나타내는 데 사용될 수 있습니다. 이는 소스 언어 콘텐츠에서 변경되더라도 이러한 변수들의 번역 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 모범 사례를 따르면 소스 언어 콘텐츠를 최적화하여 TM의 사용을 극대화하고 번역의 일관성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

번역 메모리 활용을 극대화하기 위해 다시 작성할 수 있는 문장의 예시:

다음은 서로 다르게 쓰여진 문장 10개의 예시입니다. 이들은 다시 쓰여져서 서로 동일하게 될 수 있습니다:

  1. "고양이가 매트 위에 앉았다"와 "고양이가 러그 위에서 편안히 누웠다."
  2. "나는 공원에서 너를 만날 거야,"와 "우리는 녹지에서 만날 거야."
  3. "나는 빨간색 차를 가지고 있어,"와 "나는 빨간색의 차량을 소유하고 있어."
  4. "책을 주세요"와 "친절히 책을 제공해주세요."
  5. "나는 가게에 갈 거야,"와 "나는 그 시설에 향하고 있어."
  6. "그는 키가 큰 남자야,"와 "그는 키가 높은 체격을 가지고 있어."
  7. "개가 시끄럽게 짖었다,"와 "개가 큰 소리를 냈다."
  8. "나는 나중에 전화할게,"와 "나는 그 후에 연락할게."
  9. "나는 행복해,"와 "나는 기쁨의 상태에 있다."
  10. "음식은 맛있었어,"와 "음식은 맛있게 느껴졌어."

이 문장들은 구조나 표현은 다를 수 있지만 여전히 같은 메시지를 전달합니다. A 번역 메모리 시스템은 이 문장들을 일치하는 번역으로 제공하여 텍스트 전체에서 일관성을 보장할 수 있습니다.

품질 좋은 번역 메모리를 만드는 방법은 무엇인가요?

번역 메모리(Translation Memory)를 만드는 것은 번역의 일관성과 효율성을 보장하기 위해 필수적입니다. 다음은 고품질 번역 메모리를 만들기 위해 수행할 수 있는 몇 가지 단계입니다:

  1. 깨끗한 상태로 시작하기: TM을 생성하기 전에, 데이터베이스에서 오래되거나 부정확한 번역을 제거하여 깨끗한 상태로 시작하는 것이 중요합니다.
  2. 소스 콘텐츠를 수집하고 정리하세요: TM에 포함하려는 모든 소스 콘텐츠를 수집하고 찾고 참조하기 쉽도록 조직화하세요. 이것은 스프레드시트, 데이터베이스 또는 문서 관리 시스템의 형태로 제공될 수 있습니다.
  3. 일관된 용어를 사용하세요: 번역에서 일관성을 보장하기 위해서는 원본 콘텐츠 전체에서 일관된 용어를 사용하는 것이 중요합니다. 이는 용어집을 만들고 그것을 사용하여 소스 콘텐츠에서 유사한 구문과 문장을 사전 번역함으로써 달성할 수 있습니다.
  4. 소스 콘텐츠를 번역하세요: 소스 콘텐츠를 번역하기 위해 전문 번역가를 사용하세요. 당신의 산업과 주제에 대한 번역가들이 경험이 있는지 확인하세요.
  5. 번역을 검토하고 편집하세요: 전문 번역가에게 검토를 받아 현재 문맥에 정확하고 적절한지 확인하십시오.
  6. 번역을 TM에 저장하세요: 검토 및 편집이 완료된 후, 이를 쉽게 찾고 참조할 수 있도록 번역 메모리에 저장하세요.
  7. TM을 최신 상태로 유지하세요: 새로운 콘텐츠를 번역하는 동안, 새로운 번역을 추가하고 오래되거나 잘못된 번역을 제거하여 번역 메모리(TM)를 정기적으로 업데이트하고 유지하는 것이 중요합니다.
  8. 도메인별 콘텐츠: 특정 도메인이나 분야에서 작업 중이라면 해당 분야에 대한 단일 TM을 사용하고 다른 도메인과 혼합하지 마십시오.

거대한 번역 메모리를 관리하는 방법

대규모 번역 메모리(Template Manager)를 관리하는 것은 도전적일 수 있지만, 몇 가지 전략을 통해 프로세스를 더 효율적으로 관리할 수 있습니다: 번역 메모리 (TM) 관리하기

  1. 전용 번역 메모리 소프트웨어를 사용하세요: 대량의 번역 데이터베이스를 처리할 수 있는 신뢰할 수 있는 번역 메모리 소프트웨어를 사용하세요. 이렇게 하면 번역을 검색, 검색 및 업데이트하기 쉬워지며 시간이 지남에 따라 번역 메모리의 변경 사항을 추적할 수 있습니다.
  2. 카테고리와 레이블을 사용하세요: 특정 번역을 찾고 검색하기 쉽게 하기 위해 번역을 카테고리와 레이블로 구성하세요. 이는 콘텐츠의 유형, 주제 또는 번역의 언어에 따라 달라질 수 있습니다.
  3. 사용 필터: 필터를 사용하여 검색 결과를 좁히고 특정 번역을 쉽게 찾을 수 있도록 하세요. 이는 원본 또는 대상 언어, 콘텐츠 유형 또는 일치 수준에 따라 달라질 수 있습니다.
  4. 검색 및 바꾸기 기능을 사용하세요: 한 번에 여러 번역을 빠르게 업데이트하기 위해 검색 및 바꾸기 기능을 사용하세요. 이것은 여러 번역에서 용어나 구문을 업데이트하거나 수정해야 할 때 유용할 수 있습니다.
  5. 버전 관리를 사용하세요: 시간이 지남에 따라 번역 메모리의 변경 사항을 추적하기 위해 버전 관리를 사용하세요. 이것은 번역의 이전 버전으로 롤백하거나 번역의 다른 버전을 비교해야 할 때 유용할 수 있습니다.
  6. 번역 메모리(Terminology Memory)를 정기적으로 검토하고 정리하세요: 오래된, 부정확한 또는 중복된 번역을 제거하여 TM을 정기적으로 검토하고 정리하십시오. 이는 시간이 지나도 번역 메모리가 최신이고 정확하게 유지되도록 도움이 될 것입니다.
  7. 번역자 팀을 사용하세요: 대규모 TM을 관리할 때는, TM을 검토, 업데이트 및 유지할 수 있는 번역자 팀이 필요합니다. 이는 시간이 지나도 TM이 최신이고 정확하게 유지되도록 도움이 될 것입니다.

이러한 전략을 따르면 대규모 번역 및 현지화 프로젝트를 효과적으로 관리하고 번역이 정확하고 일관되며 최신 상태임을 보장할 수 있습니다.

번역 메모리의 무결성을 유지하는 방법

이것은 번역 메모리에서 가장 어려운 일입니다. 그들은 작고 도메인 특화되어 있을 때 아름답게 작동하지만, 너무 커지거나 넓어지거나 오래되면 번역 과정을 방해할 수 있습니다.

대부분의 번역 프로그램은 번역 세그먼트가 번역 메모리에 기록될 때의 명확한 매개변수를 갖고 있지 않습니다. 표준적인 관행은 번역가가 세그먼트를 확인할 때마다, 그것이 번역 메모리에 기록되는 것입니다. 이로 인해 번역 메모리 에는 검토되지 않은 또는 번역 메모리 도구 외부에서 납품 후 검토된 적이 없는 잘못된 제안도 포함될 수 있습니다. 이로 인해 번역 메모리 오염이 발생합니다.

레버리지를 극대화하기 위해, 많은 프로그램들은 또한 단일 평면 번역 메모리 저장소를 생성합니다. 설정은 간단하지만 오염 문제를 격리하고 해결할 수 없기 때문에 유지 관리하기가 매우 어렵습니다. 콘텐츠 유형별로 번역 메모리를 분리한다고 가정해 보십시오. 예를 들어 웹 대 비웹으로. Support vs. 법적으로 또는 부서 또는 다른 의미 있는 콘텐츠 관리 계층에 의해. 그 경우에는 각 번역 메모리의 건강을 보장하는 것이 훨씬 쉬워질 것입니다.

번역 메모리(Terminology Memory, TM)의 샘플을 언어학자에게 평가받아 일관성 없는 태깅이나 잘못된 번역, 혹은 언어 쌍과 같은 잠재적인 문제점을 파악하는 것으로, 가끔씩 TM 건강 점검을 할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 문제에 대한 패턴을 구상하고 해당 패턴을 찾아 해결할 수 있습니다.

큰 교훈은 여기에 있습니다. 더 크다고 해서 더 좋은 것은 아닙니다. 사람들은 "탐욕스러워"지고 번역 메모리(TMs)의 수익을 극대화하려고 하며, 이를 가능한 한 크게 만들려고 합니다. 그러나 TMs는 무엇보다도 품질과 일관성을 유지하는 도구로서 우선적으로 간주되어야 합니다. 저축은 그 자체로 목표가 아니라 매우 갈망하는 부작용이어야 합니다.

번역 메모리가 100% 신뢰할 수 없는 경우 어떻게 해야 할까요

대부분의 번역 메모리는 100% 신뢰할 수 없습니다. 이로 인해 번역자들은 손을 씻고 TM 피드가 오류를 도입했다고 주장할 수 있어 책임 문제가 발생합니다. 신뢰할 수 있는 해결책은 번역가들이 더 많은 전반적인 맥락을 얻기 위해 일치하는 부분의 100%를 다시 읽고 잠재적인 번역 메모리 문제를 신고할 때 더 적은 금액을 받도록 하는 것입니다. 이는 전체 번역 비용을 어느 정도 증가시킬 수 있지만, 동시에 중요한 번역 품질 향상 요소가 될 수도 있습니다.

MT가 TM보다 언제 더 좋은가요?

이 질문은 변동 중입니다. 몇 년 전에는 절대로 아니었을 것입니다. 최근 연구에 따르면, 80% 이상의 일치율이 없는 한, MT가 TM보다 우수합니다. 80% 일치 이하의 경우, 번역기는 TM 또는 MT 피드를 부분적으로 완벽하게 만들기 위해 더 적은 편집 거리(노력)를 필요로 할 가능성이 높습니다. Bureau Works에서는 기계 번역과 번역 메모리를 신뢰도 점수와 함께 단일 피드로 통합하여 기계 번역 소프트웨어의 출력을 더 신뢰할 수 있고 생산적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다.

번역을 TM에 커밋하기 전에 자동화된 품질 보증(QA) 점검을 사용하세요

이는 중요한 최선의 방법입니다. 자동화된 QA 점검 을 실행하여 번역을 TM에 커밋하기 전에 오염과 오염을 최소화합니다. 도전 중 하나는 여전히 클라우드로 제어되지 않는 데스크톱 인스턴스에서 작업하는 번역가들이 많다는 것입니다. 이는 조직이 문장이 번역 메모리에 작성되는 시점을 세밀하게 제어하지 못할 수 있다는 것을 의미합니다. 흔히 기관들은 이전 번역 이름, 용어집, 그리고 번역 메모리를 포함한 사전 번역된 이중 언어 파일(XLIFF 형식으로 일반적으로)을 포함하는 LocKit(로컬라이제이션 키트)을 발송하는 것이 일반적입니다. 그들은 번역 작업을 수행한 후 이러한 자산을 다시 받아들이고 일반적으로 TM의 번역 단위를 더 큰 TM에 가져옵니다. 이 프로세스에는 일반적으로 몇 가지 검사 및 균형 요소가 포함되어 있지 않습니다.

번역 메모리에는 그 외에도 변경된 내용을 포함시키세요

이것은 또 다른 큰 번역 메모리 관리 문제입니다. 번역 관리 시스템 환경 외부에서 일반적으로 콘텐츠 편집의 마지막 단계가 진행됩니다. 변호사는 법적 번역에 대해, 변경을 할 수 있으며, 마케터는 복사본에 변경을 가할 수 있습니다. 이러한 변경 사항은 거의 번역 메모리로 다시 흘러들어가지 않아서, 동일한 오류가 향후 번역에서 계속 발생할 수 있는 문제를 야기하며, 번역 메모리의 전반적인 신뢰성에 대한 불신을 야기할 수 있습니다. 이 의미에서, 번역가와 이해관계자 간의 종단간 협업을 가능하게 하고 변경 사항이 적절한 번역 메모리 편집 환경 내에서 발생하도록 엄격한 지침을 시행하는 Bureau Works와 같은 클라우드 기반 TM 콘텐츠 관리 시스템과 함께 작업하는 것은 조직에게 근본적으로 중요합니다.

중복 항목

TM 구성에서의 한 가지 주요 차이점은 동일 세그먼트에 대한 여러 피드를 허용하는지 여부입니다. 만약 허용한다면, 여러 가지 대안을 가진 하나의 원문 문장을 번역할 수 있습니다. 이 경우 번역자가 매번 이 피드를 검토하여 올바른 번역을 선택하도록 강제하거나 최신 타임 스탬프로 기본 설정하는 휴리스틱 메커니즘을 구현해야 할 것입니다. 기존 번역 또는 TM 세그먼트에 대한 새 번역을 덮어쓰기 위해 TM을 설정할 수도 있습니다. 두 가지 경로에는 각각 장단점이 있습니다. 나는 더 적은 것이 더 좋다는 의견이며, 언제나 100% 덮어쓰기를 선택할 것이다. 이 경우에는 예외가 있을 수 있으며, 동일한 세그먼트가 다른 맥락에서 다른 의미를 갖는 경우가 있습니다. 그래도, 나는 여기저기 몇 가지 예외를 고려하기 위해 전체 메커니즘을 만드는 대신 예외를 별도로 처리하는 것을 선호한다. 이는 사용 사례에 민감하며, 최소 저항의 경로를 선택하는 것에 관한 모든 것입니다.

벌칙

대부분 번역 메모리 시스템 에서는 특정 번역 메모리에 벌칙을 설정할 수 있도록 허용합니다. 벌금은 경기 수준을 그에 맞게 하향 조정합니다. 그래서 1%의 벌금을 적용하면, 100% 일치가 99% 일치로 저하됩니다. 이곳의 도전은, 내 의견으로는, 번역 메모리는 전부 또는 아무것도 아닌 종류의 거래입니다. 신뢰할 수 있다면 벌칙이 없고, 신뢰할 수 없다면 벌칙이 있어도 문제를 해결할 수 없습니다. 번역가들은 TM에 포함된 언어 말뭉치를 기반으로 스타일 결정을 고정시키는 훈련을 받으며, 일치하는 부분이 강등되더라도 여전히 번역가의 작성 과정에 영향을 미칠 것입니다. 벌금은 궁극적으로 프로젝트 관리자들이 오염된 번역 메모리를 구할 수 있다고 믿을 수 있는 방법입니다. 그래도, 나는 그것에 벌금을 부과하는 것보다 번역 메모리를 청소하고 유지하는 방법을 찾는 것이 더 비용이 많이 들더라도 최선이라고 생각합니다.

미래에는 TM

정적 데이터베이스로서, TM은 더 동적이고 큰 데이터 세트인 대형 언어 모델과 같은 것으로 대체될 것으로 예상됩니다. Levenstein 편집 거리에 의해 지배되는 선형 일치는, 계산 모델에서 파생되었는지 여부에 관계없이 피드의 품질을 추론하기 위해 자연어 처리 및 기타 모델을 사용하는 동적 신뢰도 점수에 의해 대체될 가능성이 높습니다.

결론적인 생각

번역 업계에 TMs는 번역가들이 활용할 수 있는 사이버네틱 초기억장치를 추가함으로써 혁명을 일으켰다. 이것은 게임 체인저였으며, 특히 80년대의 대규모 기술 문서 작성에 있어서 그랬습니다. 갑자기, 인간이 제공할 수 없는 일관성을 위해 기술에 의존하는 것이 가능해졌다. 이로 인해 번역 단위의 시장 진입 시간 효율성과 전체적인 절감이 이루어졌습니다. 여러 가지 방법으로, TM은 산업으로서의 로컬라이제이션의 탄생의 기반이 됩니다.

TM는 대부분의 프로세스와 마찬가지로 멀리서 보면 좋아 보이지만 실제로는 좋지 않다. 몇 년 동안 다양한 공급업체와 콘텐츠 유형을 관리하는 모든 세부 사항을 파고들 때, TM 품질 을 관리하는 것은 좋은 것을 가져오고 나쁜 것을 배제하는 신뢰할 수 있는 TM을 구축하고 관리하는 것은 사소한 문제에 불과합니다. 그리고 TM을 적절하게 관리하기 위해 필요한 모든 매개변수, 벌금, 태깅, 중복 처리 및 예외 관리와 같은 요소들에 대해 알아야 하는 지식 부족 문제에 직면하게 됩니다. 엔지니어들은 기술적인 관점에서 매개변수를 관리하는 지식을 갖고 있을 것이지만, 일반적으로 비즈니스 목표에 이 기술적인 결정을 조율하기 위해 필요한 비즈니스 전문성은 부족할 것입니다. 그러나 경영진은 일반적으로 기술적 영향에 대한 명확한 이해 없이 비즈니스 목표를 추진할 것입니다. 이 간극은 일반적으로 TM 관리의 오류, 오염, 오염, 그리고 전반적인 품질 및 활용의 손실로 이어질 것입니다. TMs는 보기에는 간단해 보이지만, 사소하지 않으며 귀하의 지역화 프로그램의 성공 또는 실패에 결정적인 역할을 할 것입니다.

Stefan M.
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