기계 번역이란 무엇인가요?

번역 서비스는 오랜 시간 동안 숙련된, 교육을 받은 번역가들이 필요한 어려운 작업이었습니다. 예를 들어, 언어학자는 거대한 양의 텍스트를 통해 가다듬어진 번역을 제공해야 하는 프로젝트를 수행해야 합니다. 그러나 기계 번역(MT)의 등장으로 인해, 기업들은 이제 인간 번역 서비스에 대한 신뢰할 수 있는 대안을 갖게 되었습니다.

기계 번역은 단순한 단어 대 단어 번역을 넘어섰다. 인공지능(AI)을 사용하여, 기계 번역 소프트웨어는 이제 원하는 언어로 원본 텍스트의 전체 의미를 전달할 수 있습니다. 하지만 기계 번역은 정말로 그렇게 좋은가요? 오늘 우리가 알아낼 것입니다.

기계 번역이란 무엇인가요?

간단히 말해서, 기계 번역은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 것입니다. 이 프로그램은 문법 패턴, 학습 알고리즘 및 기존 데이터베이스를 사용하여 이 작업을 수행합니다. a 번역 기계를 사용하면 사용자는 짧은 시간 내에 대량의 번역된 텍스트에 접근할 수 있습니다.

기계 번역에서 원본 텍스트는 "소스 언어"라고 하며, 번역하려는 언어는 "대상 언어"입니다. 기계 번역 프로세스는 사실 두 단계만 있습니다:

1단계: 원본 언어를 가져와서 그 의미를 해독하십시오.

2단계: 대상 언어로 그 의미를 인코딩하는 것.

그 기술은 얼마 전까지만 해도 존재했지만 - 이에 대해서는 조금 뒤에 더 자세히 다룰 것입니다 - 최근에야 전문적인 환경에서 사용할 만큼 정확해졌습니다. 오늘날, Machine Learning은 세계 번역 수익의 거의 2/3를 차지한다고 보고되고 있다. 다음 분야에서 번역 및 언어 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

• 웹사이트 번역
• 의료 번역
• 금융 번역
• 법률 번역
• 제조업 번역
• 마케팅/광고 번역

속도와 정확성으로 인해, 기계 번역은 비용 효율적으로 콘텐츠를 번역하려는 기업들에게 점점 더 인기 있는 선택이 되었습니다. 하지만 그런 일은 항상 그랬던 것은 아니다.

기계 번역

의 간단한 역사기계 번역의 기원은 9세기로 거슬러 올라가며, 알-킨디라는 아랍어 암호학자가 체계적인 번역 기술로 알려진 첫 번째 기법을 개발한 것으로 알려져 있다.

디지털 기계를 번역에 사용하는 아이디어는 미국 수학자 워렌 위버가 1940년대 후반에 컴퓨터를 사용하여 텍스트를 번역하는 것을 제안한 후에야 인기를 얻게 되었습니다.

1954년에 처음으로 성공적인 기계 번역이 이루어졌다. 이때 IBM이 처음으로 공개 가능한 시스템을 개발했다. 이 기계 번역은 한 언어에서 다른 언어로 단어와 구문을 번역했습니다.

1960년대에 기계 번역 시스템인 SYSTRAN이 개발되었습니다. Xerox는 기술 매뉴얼을 번역하는 데 사용했습니다. 시스템은 기본적이지만 유용한 번역을 제공했습니다. 그러나 시스템의 첫 상업적 사용은 1988년에 발생했으며, 프랑스 우편 서비스가 이 기술을 사용하여 문서 번역에 대한 수수료를 받았습니다.

2000년대에 접어들면서, 기계 번역은 통계 기반 기계 번역 (SMT)과 같은 발전으로 더욱 개선되었습니다. 마침내 2006년에 Google은 번역 서비스를 출시하고 인터넷 연결이 있는 모든 사람들에게 무료로 제공했습니다.

기계 번역의 종류

오늘날로서 빠르게 전진하면, 우리는 수백 개의 기계 번역 소프트웨어 솔루션을 사용할 수 있습니다. 또한, Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 거대 기업들은 자사의 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, Bureau Works와 같은 전문 서비스는 모든 규모와 산업의 회사에게 기계 번역과 자동화를 제공합니다.

왜 이렇게 많은 기계 번역 서비스가 있는 걸까요? 그건 바로 대량 번역의 필요성이 더 이상 없어지지 않았기 때문입니다. Moz에 따르면, 모든 Google 검색어의 절반 이상은 영어로 이루어지지 않습니다. 그래서 이 수요를 충족시키기 위해, 웹 전체에 기계 번역 서비스가 등장했습니다.

서비스의 수가 많음에도 불구하고, 모든 서비스는 번역에 네 가지 접근 방식 중 하나를 사용합니다:

1. Rule-Based Machine Translation (RMT)

이름에서 알 수 있듯이, 규칙 기반 기계 번역 (RMT) 접근 방식은 규칙 집합에 의해 작동합니다. 먼저, 언어 전문가들은 특정 분야와 산업을 위한 언어 및 이중 언어 규칙을 개발했습니다. 그런 다음 기계는 가능한 한 정확하게 특정 콘텐츠를 번역하기 위해 이러한 규칙을 사용합니다. 프로세스는 두 단계로 이루어집니다:

• 단계 #1: 소프트웨어는 원본 텍스트를 구문 분석하여 이를 중간 표현으로 만듭니다.
• 2단계: 그런 다음, 위의 규칙을 참고하여 표현을 대상 언어로 변환합니다.

규칙 기반 기계 번역 (RMT)은 특정 주제나 산업에 맞게 번역을 맞춤화할 수 있습니다. 그렇게 함으로써 번역의 품질을 최대한 유지할 수 있습니다.

반면에, 원본 텍스트가 규칙서에 언급되지 않은 특정한 단어와 구문을 사용한다면 번역은 크게 어긋날 수 있습니다. 이를 대처하는 유일한 방법은 규칙서를 수동으로 최신 상태로 유지하는 것입니다.

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2. 통계 기계 번역 (SMT)

일부 시스템은 한 언어를 정확하게 다른 언어로 번역할 필요가 없습니다. 대신에, 그들은 많은 양의 데이터를 분석하고 각 문장에 대한 최상의 번역을 얻는 방법을 통해 번역하는 법을 배웁니다.

통계 기계 번역(SMT)에서는 시스템이 통계적 패턴을 찾기 위해 인간 번역을 대량으로 검토합니다. 시스템이 특정 패턴을 식별하면, 새로운 텍스트를 번역하라는 요청이 있을 때 지능적인 추측을 합니다.

번역 예측은 특정 단어나 구문이 특정 맥락에서 사용되는 통계적 가능성에 기반합니다.

통계 기계 번역(SMT)의 하위 범주는 구문 기반 기계 번역입니다. 시스템은 문법 규칙 세트를 사용하여 구문 단위를 번역합니다. 그게 무슨 뜻이죠? 소스 언어의 문법을 번역된 텍스트에 통합하기 위해 단일 문장을 분석합니다.

물론, 통계 기계 번역은 결코 완벽하지 않습니다. 언어를 올바르게 처리하려면 수백만 개의 단어가 필요합니다. 충분한 데이터가 없으면 통계적 번역 모델은 실수를 할 수 있습니다.

3. 신경망 기계 번역 (NMT)

인공지능 (AI)의 태동 시절, 개발자들은 텍스트를 번역하는 새로운 방법을 개발했습니다. 신경 기계 번역 (NMT)은 인공 지능을 사용하여 언어를 자연스럽게 학습하고 번역합니다. '기계 번역'이라는 특정 기계 번역 기술을 사용하여 신경망 기계 번역 네트워크는 언어의 지식과 정확도를 지속적으로 향상시킵니다.

단어를 번역하는 대신, 신경망 기계 번역 프로세스 (NMT)는 전체 문장을 처리합니다. 그런 다음, 데이터는 출력을 생성하기 위해 여러 개의 누드를 통과합니다. 인간의 뇌 구조가 NMT 모듈에 영감을 주었으며, 이 시스템은 딥러닝과 같은 개념을 사용하여 더 정확해지도록 설계되었습니다.

다른 방법과 달리, 이 기계 학습 소프트웨어는 항상 번역을 만들 때 입력 문장을 전체적으로 고려합니다. 그 결과로, 신경망 기계 번역은 다른 방법들의 제한이 없으므로 RMT 또는 SMT보다 더 정확한 결과를 자주 얻을 수 있습니다.

새로운 자연어 처리 방법이 개발되면서, 우리는 이 기술의 잠재력을 막 시작하고 있습니다. 메타 연구에 따르면, 개발 중인 컨볼루션 신경 기계 번역 네트워크는 "번역을 확장하고 6,500개 이상의 언어를 커버할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 합니다."

4. Hybrid Machine Translation (HMT)

번역에 대한 네 번째이자 마지막 접근 방식은 이전에 언급된 기계 번역 시스템을 적어도 두 개 이상 결합하여 단일 소프트웨어로 만드는 것입니다. 이 접근 방식은 단일 번역 방법의 효과성을 향상시키고 최상의 결과를 보장하기 위해 사용됩니다.

예를 들어, 시스템은 SMT와 RMT의 조합을 사용하여 첫 번째에서 규칙을 활용하여 번역된 텍스트에 구조를 추가할 수 있습니다. 그 반대로, 번역된 텍스트를 더 자연스럽고 원어민처럼 들리게 하기 위해 사다리를 사용할 수도 있습니다.

컴퓨터 지원 번역(CAT)이란 무엇인가요?

기계 번역에 대해 이야기할 때 자주 듣는 구문 중 하나는 컴퓨터 지원 번역 또는 CAT입니다. 특정 지점에서 그들의 역사는 서로 관련이 있지만, CAT와 TM은 두 가지 다른 방법론입니다. 컴퓨터 지원 번역 기계는 번역과 관련된 작업을 자동화하여 번역 관리, 편집 및 저장과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

이 번역은 어떻게 작동합니까? 사용자는 소프트웨어에 텍스트를 입력하고, 소프트웨어는 이를 구문, 문장 및 단락으로 결정합니다. 그 도구는 그럼 각각의 분리된 세그먼트를 데이터베이스에 저장합니다. 그것은 번역 과정을 가속화하고 높은 수준의 정확성을 보장할 수 있게 합니다.

우리가 가지고 있는 최고의 컴퓨터 지원 번역 도구는 무엇인가요? 다음을 포함합니다:

• Bureau Works - 인공지능과 인간 번역가를 활용하여 사용자에게 완전 자동화된 언어 서비스를 제공하는 클라우드 기반 번역 관리 시스템. Harley-Davidson, Zendesk 및 Uber와 같은 회사에 자동 번역 서비스를 제공합니다.

• Crowdin - 클라우드 기반의 기계 번역 소프트웨어인 Crowdin은 모든 규모의 기술 회사에 이상적입니다. 기계 번역 소프트웨어를 사용하면 사용자는 문서, 웹사이트, 앱, 심지어 전체 소프트웨어 패키지를 로컬라이즈할 수 있습니다.

• Lokalise - 아마도 시장에서 가장 빠르게 성장하는 CAT 시스템입니다. 명확한 사용자 인터페이스는 모든 대륙의 수천 개의 회사가 콘텐츠를 현지화하고 번역을 개선하며 팀을 관리하는 데 도움이 되었습니다.

• SDL Trados - 클라우드 기반의 'cat tool'은 프리랜서와 대규모 팀 모두에게 적합합니다. 복잡한 프로젝트를 관리하고 번역을 확인하며 고객의 피드백을 모니터링하는 데 도움이되는 내장 기능이 포함되어 있습니다.

• 구문 문자열 - 폭넓은 사용자들을 위해 Volkswagen, Uber, Shopify 등의 회사에서 사용되는 구문 문자열은 강력한 번역 시스템입니다. 이는 500개 이상의 언어, 50개의 파일 유형 및 30개의 기계 번역 엔진을 지원합니다. 

MT와 CAT 도구의 차이를 알았으니, 이제 우리의 주제로 돌아가 봅시다. 지금, 기계 번역은 누구를 위한 것인가요? 번역가와 번역 회사만을 위한 것인가요? 또는 다른 산업들도 이로부터 이익을 얻을 수 있을까요?

다양한 분야에서 번역 서비스가 필요합니다. 기계 번역에 대한 몇 가지 사용 사례가 있습니다:

내부 커뮤니케이션

일부 전 세계 기업의 56%가 원격 근무를 허용합니다. 이러한 회사들 중 많은 회사들은 다른 나라와 심지어 다른 대륙에 있는 근로자들을 보유하고 있습니다. 이 노동자들의 대다수는 영어를 구사하지만, 언어 능력은 사람마다 다릅니다. 일부 근로자들은 공식적인 직장 언어를 이해하지 못합니다.

기계 번역을 통해, 직장에서 언어 장벽을 낮출 수 있거나 완전히 제거할 수 있습니다. 직원은 문서, 프레젠테이션 또는 회사 공지를 빠르게 번역하여 통역사와의 회의를 조직하는 시간을 절약할 수 있습니다.

외부 커뮤니케이션

직원 외에도 회사 이해관계자와 파트너들은 영어에 능숙하지 않을 수 있습니다. 회사는 전 세계 파트너가 모든 중요 문서와 메모를 읽을 수 있도록 기계 번역을 사용할 수 있습니다.

더욱이, 잠재 고객들도 기계 번역으로 이익을 얻을 수 있습니다. 세계 소비자의 약 75%가 유창한 영어를 구사하지 못한다고 추정되고 있다. 기계 번역을 통해 기업은 원활한 고객 경험을 제공하고 다른 국가의 고객들을 더 많이 유치할 수 있습니다.

고객 데이터

평균적으로 회사는 거의 163 TB의 데이터를 소유하고 관리한다는 사실을 알고 계셨나요?? 수백만 개의 사용자 생성 데이터 포인트를 처리하는 것은 시간이 많이 소요되는 도전일 수 있습니다. 기계 번역을 통해 기업들은 짧은 시간 내에 거대한 데이터 양을 빠르고 자동으로 번역할 수 있습니다.

소셜 미디어의 댓글부터 고객 피드백까지, 기계 번역은 기업이 고객 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 데이터 포인트를 분석하면 기업이 교육된, 실행 가능한 결정을 내릴 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

고객 서비스

이미 고객 서비스의 가치를 알고 계십니다. 대략 10명 중 9명의 구매자는 고객 서비스 대리인과 노력이 표준에 미치지 못할 경우 회사와의 협력을 중단할 의향이 있습니다. 기계 번역은 회사가 언어에 관계없이 전 세계 사람들과 상호 작용할 수 있도록 해줍니다.

고객 요청을 정확하게 번역하여 실시간 채팅 규모를 확대함으로써 기업은 고객 응답을 더 빠르게 제공하고 고객의 모국어로 제공할 수 있습니다. 그것은 회사들이 고객 서비스 비율을 늘리는 동시에 더 많은 인력을 고용하지 않고 개선할 수 있게 해줍니다.

법적 요구사항

다양한 국가에 위치한 고객 및 직원들로 인해 법무부서는 종종 문서를 관리하기 위해 번역가의 도움이 필요합니다. 직원 계약 외에도, 회사들은 종종 회의록, 특별 계약 및 기타 문서를 번역해야 합니다.

일상적이고 간단한 문서를 번역하는 것 외에도, 기계 번역은 다른 언어로 문서를 번역하는 데에도 탁월합니다. 기계 번역 기술은 이를 빠르고 상당히 정확하게 수행하여, 변호사들이 중요한 세부 사항을 놓치지 않고 회사를 보호할 수 있도록 합니다.

기계 번역의 장점

지금까지 여러분은 기계 번역 도구가 다양한 산업의 다양한 조직에게 분명히 유용하다는 것을 깨달았습니다. 하지만 기계 번역 기술이 귀사에 적합한지 어떻게 알 수 있을까요?

비록 일부 작업은 인간 번역가에게 맡기는 것이 좋지만, 인공지능은 다양한 작업에 큰 도움이 될 것입니다. 다음은 기계 번역의 가장 큰 이점 중 일부입니다:

고속에서의 볼륨

번역에 있어서 속도는 큰 역할을 합니다. 기업이든 작은 10인 규모의 조직이든, 제공하는 번역이 정확하고 적시에 이루어져야 합니다.

기계 번역은 정확히 그것을 수행하는 데에 뛰어납니다 - 대량의 데이터를 빠르게 번역합니다. 평균적인 인간 번역가는 분당 최대 6개 단어를 번역할 수 있지만, 기계 언어 번역 소프트웨어는 분당 최대 30개 단어를 번역할 수 있습니다.

비용 효율성

수십 년 동안, 비즈니스 번역은 회사가 가질 수 있는 가장 큰 비용 중 하나였습니다. 지금도, 경험이 있는 번역가들은 종종 작은 조직에 적합하지 않은 매우 높은 단어당 가격을 지시합니다.

기계 번역 도구를 통해 번역 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 일부 연구에 따르면, 기계 번역은 전통적인 인간 번역보다 최대 1,000% 더 적은 비용이 들 수 있다.

또한, 기계 번역을 사용할 때 전체 번역 팀을 고용할 필요가 없습니다. 기본 기계 번역 도구에 투자하는 것은 돈과 시간을 절약할 수 있으며 여전히 품질 좋은 번역을 제공할 수 있습니다.

언어 섹션

세계에는 약 7,000개 이상의 말로 된 언어가 있다고 추정되고 있다. 다양한 배경을 가진 수천 명의 직원을 보유한 회사들은 종종 의사 소통을 원활하게 하기 위해 인간 번역가가 필요합니다. 기계 번역 소프트웨어는 일을 더욱 쉽게 만들 수 있습니다.

예를 들어, AirAsia와 같은 회사는 기계 번역 소프트웨어를 사용하여 16개 국적을 가진 22,000명 이상의 직원 간의 의사 소통을 가능하게 합니다. 이러한 직원들 중 많은 사람들은 영어를 할 수 없기 때문에, 기계 번역 도구들은 귀중하게 증명되었습니다.

기계 번역 소프트웨어는 문제 없이 영어와 다른 언어 사이의 텍스트를 번역하여 대규모 언어 섹션을 쉽게 처리할 수 있습니다.

맞춤화

일부 산업은 간단하고 짧은 번역을 요구하지만, 일부는 복잡하고 매우 맞춤화된 번역을 요구합니다. 법률 사무소들은 종종 법정 소송을 위해 원문 번역이 필요합니다. 반면에, 의료 기관들은 전문 용어를 고려하는 정확하고 인간적인 품질의 번역을 요구합니다.

다행히도, 기계 번역 도구는 귀하의 조직의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 기계 번역 기술에 대한 주요 전문가 중 하나로, Bureau Works는 다양한 고객을 위한 맞춤형 자동 번역 솔루션을 제공합니다.

포스트-편집

어떤 기술이 얼마나 발전하든, 결국 그것은 여전히 기계입니다. 기계는 실수를 할 수 있고 모든 문장을 완벽하게 번역할 수 없을 것입니다. 그래서 모든 번역의 50%는 이제 인간과 기계 번역 기술을 결합합니다.

기계 번역 도구를 사용하면 텍스트를 빠르게 번역할 수 있으며, 언어와 맥락을 더 잘 이해하는 인간들에게 후편집 작업을 맡길 수 있습니다. 그렇게 함으로써, 회사들은 중요한 세부사항을 놓치지 않고 회사를 보호할 수 있습니다.

최고의 기계 번역 도구

당신이 추측했을 것처럼, 다양한 기계 번역 도구가 있습니다. 하지만 기술 산업의 주요 플레이어들은 당연하게도 게임의 최상위에 위치하고 있습니다. 이러한 회사들은 자신들의 엔진을 구동하기 위해 신경망 기계 번역(NMT) 기술을 사용합니다.

이는 계속해서 새로운 언어를 배우고 정확도를 향상시키는 것을 의미합니다. 우리가 가지고 있는 최고의 기계 번역 도구 예시는 다음과 같습니다:

Google 번역

세계에서 가장 널리 사용되는 기계 번역 소프트웨어입니다. Google 번역은 100개 이상의 언어로 번역을 제공하여 기업과 개인 모두에게 좋은 자원이 될 수 있습니다.

Microsoft Translator

지금, Microsoft Translator는 단순히 기계 번역 엔진 이상입니다. 마이크로소프트의 기계 번역 소프트웨어 은(는) 상호 대화 번역기, 음성 인식 및 텍스트 음성 변환 기능을 제공하여 다양한 응용 프로그램에 유용하게 사용될 수 있습니다.

Amazon Translate

Amazon Web Services와 밀접하게 연관된 이 기계 번역 엔진은 특정 언어의 매우 정확한 번역을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 중국어, 일본어, 독일어 및 프랑스어는 Amazon Translate가 가장 잘 이해하는 언어 중 일부입니다.

왓슨 언어 번역기

IBM의 언어 번역 엔진은 정확도와 속도 측면에서 가장 고급화된 것 중 하나로 간주됩니다. 왓슨의 기계 번역 소프트웨어는 왓슨 스튜디오와 Due와 통합되며, 목록에 있는 다른 엔진보다 훨씬 정확한 번역을 제공합니다.

DeepL 번역기

독립적인 기계 번역 소프트웨어 솔루션인 DeepL 번역기는 종종 기존 인간 번역과 구별하기 어려운 번역을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 세계에서 가장 빠르게 성장하는 번역 엔진입니다. 매달 수천 명의 새로운 사용자가 있습니다.

기계 번역에 대한 고려 사항

세계는 점점 더 연결되고 있습니다. 글로벌 경제에서 의사 소통에는 언어 고려와 문화적 함의가 필수적입니다. 기업들은 제품을 성공적으로 수출하고 원격 직원을 관리하며 해외에서 비즈니스를 진행하기 위해 현대적인 기계 번역 도구가 필요합니다.

하지만 어떻게 자신에게 알맞은 도구를 선택할 수 있을까요? 다음은 언어 번역 기술 도구를 선택할 때 고려해야 할 다섯 가지 사항입니다:

귀하가 작업하는 예산

번역 서비스는 대규모로 진행될 때 항상 저렴하지 않습니다. 시장 전체는 미국 내에서만 66억 달러 가치를 가지고 있습니다, 그리고 품질 좋은 서비스를 원한다면 그에 대한 대가를 지불할 준비가 필요합니다.

따라서 기계 번역 도구를 선택할 때 고려해야 할 첫 번째 요소는 작업 예산입니다. 물론, 무료 도구들이 있습니다. 그러나, 그들은 제한된 언어 지원이나 중간에서 낮은 정확도와 같은 제한 사항을 가지고 있습니다.

번역할 언어의 수와 그들의 복잡성에 따라 예산을 조정해야 합니다.

당신의 산업

모든 산업은 그에 특화된 용어, 구문 및 약어를 가지고 있습니다. 당신이 선택한 어떤 기계 번역 도구를 사용하더라도 이 용어들을 사용하고 정확한 번역을 제공하는 것이 중요합니다.

금융, 법률, 제조, 전자상거래, 의료 및 많은 다른 산업들은 각자 고유한 언어를 가지고 있습니다. If your industry doesn't involve complex, you might not need to worry too much about accuracy.

하지만 대부분의 경우, 귀하의 산업에서 기계 번역 서비스의 능력을 살펴보는 것이 필수적입니다. Bureau Works는 예를 들어 금융, 법률, 그리고 의료 번역 등 다양한 분야에 능숙합니다.

언어 쌍

여러 방언을 가진 언어로 콘텐츠를 번역하려고 하시나요? 또는 한 언어에서 다른 언어로? 필요한 언어 쌍에 주의하세요. 언어 쌍이란 무엇인가요?

언어 쌍은 텍스트 번역 과정에서 두 언어의 조합을 설명하는 식별자입니다. 지금은 특정 언어 쌍이 다른 것보다 더 잘 작동합니다.

라틴 기반 언어는 슬라브 언어로 100% 정확하게 번역되지 않을 수 있으며 그 반대도 마찬가지입니다. 반대로, 영어와 프랑스어와 같은 언어 쌍은 밀접한 관련이 있으므로 정확성은 문제가 되지 않을 것입니다.

번역이 필요한 양

다음 고려사항은 매우 간단합니다. 대량의 콘텐츠를 처리하고 번역해야 하나요, 아니면 몇 문장만 필요한가요?

번역이 필요한 양에 따라 선택하는 엔진이 달라집니다. 예를 들어, 시간에 걸쳐 큰 용량을 찾고 있다면 유료 클라우드 기반 서비스를 선택할 수 있습니다. 하지만 몇 페이지를 번역해야 한다면, Google 번역과 같은 무료 엔진을 사용할 수 있습니다.

고객 대. 직원 내용

우리는 이전에 이에 대해 논의했습니다 - 기계 번역 도구는 고객 중심의 콘텐츠와 내부 문서 모두에 대해 훌륭합니다. 두 가지는 볼륨과 정확도에서 다른 수준을 요구하기 때문에, 둘 다 처리할 수 있는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

브랜드 아이덴티티를 반영하고 소비자와 연결되며 높은 정확도를 가진 판매 복사 등 고객 중심의 콘텐츠가 필요합니다. 그래서 그것은 기계 번역 과 편집 서비스의 정교한 조합을 필요로 합니다.

보고서나 이메일과 같은 내부 문서는 완전히 정확할 필요가 없습니다. 이들은 무료 도구로 빠르게 번역될 수 있습니다.

ChatGPT는 번역 도구인가요?

2022년, 세계는 짧은 텍스트 설명을 기반으로 현실적인 예술을 창조하는 DALL-E 2의 능력에 매혹되었습니다. DALL-E 이후 몇 달 후에, 우리는 ChatGPT에 의해 생성된 첫 번째 콘텐츠 조각들을 보기 시작했습니다. 인공지능 기반 시스템은 몇 개의 검색어와 구문을 기반으로 복잡한 이야기를 생성할 수 있습니다.

ChatGPT은 스크래치에서 이야기를 생성하고 기존 텍스트를 다른 언어로 번역할 수 있습니다. 하지만 일반적인 기계 학습 도구와 달리 ChatGPT는 대량의 언어 모델 (LLM)을 사용하여 사용자 프롬프트를 처리하여 응답합니다. 입력은 사용자의 지시에 따라 ChatGPT가 결과를 예측하는 기반으로 사용됩니다.

사람들은 이미 ChatGPT를 번역 도구로 시험해보았고, 결과는 놀랍도록 좋았습니다. 예를 들어, 여러 Reddit 사용자들은 농담, 트윗, 그리고 텔레그램 게시물을 번역하는 데에 이를 사용했습니다. 번역은, 사실상 Google 번역과 DeepL과 동일한 수준이었습니다.

모두 모두, ChatGPT는 실제로 여러 가지 작업에 도움이 될 수 있는 무료 도구입니다. 사실, 이 도구의 목적은 이메일과 서류 작업의 단조로운 측면을 대신하여 고객 중심 및 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

따라서, 짧은 텍스트를 빠르고 대부분 정확하게 번역하려면 ChatGPT를 사용하는 것을 두려워하지 마십시오. 그러나, 더 정확하고 브랜드 중심적인 번역을 찾고 있다면, 항상 전문적인 인간 번역 서비스를 선택해야 합니다.

현실은 자동 번역이 번역 과정에서 최선의 도움이 되는 것이지만 인간 번역을 대체해서는 안 된다는 것입니다.

마무리 생각

21세기의 경제는 글로벌하며, 그렇게 유지될 것입니다. 회사들은 변화하는 비즈니스 환경에 적응하기 위해 새로운 전략과 기술을 탐색해야 합니다. 기계 번역은 작업 흐름을 개선하고 효율성을 높이는 훌륭한 도구입니다. 그것은 더 넓은 관객을 위한 더 많은 콘텐츠를 만드는 데 도움이 되며, 비용 효율적입니다.

물론, 신중하게 선택지를 고려하는 것이 중요합니다. 이 모든 것은 당신이 만들고 번역하려는 콘텐츠에 달려있습니다. Do your homework. 어떤 유형의 기계 번역 엔진이 당신과 번역해야 할 콘텐츠 양에 가장 적합한지 알아보세요.

Bureau Works에서는 여러분을 돌보아드립니다. 우리 팀의 전문가들은 산업에 상관없이 기계 번역에 대해 도움을 드릴 수 있습니다. 복잡한 번역이 필요하다면, 저희의 사후 편집 서비스를 통해 원하는 정확도와 브랜드 아이덴티티를 얻을 수 있습니다.

이제 더 이상 기다리지 마세요. 오늘 저희에게 연락하여 귀사의 비즈니스를 글로벌 규모로 성장시키는 데 도움을 받으세요.

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