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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한승희 (한국외국어대학교)
저널정보
한국외국어대학교 통번역연구소 통번역학연구 통번역학연구 제21권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
163 - 188 (26page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

기계번역과 인간번역, 기계번역 사후편집본과 인간번역 감수본의 품질평가 비교 연구 - 한-노 번역 사례를 중심으로
한승희 ,  강동희 통번역학연구 2022.02 학술저널

2020

인간번역, 기계번역, 컴퓨터보조번역 간 문체 비교 연구 : SFL 이론을 중심으로
한승희 2020.01 학위논문

2017

기계번역·인간번역·트랜스크리에이션의 문체 비교: 광고 번역을 중심으로
한승희 통번역학연구 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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Neural Machine Translation(NMT) has greatly improved machine translation quality, further signaling wider use of MT in the human translation process. As the localization industry evolves, translation production process becomes segmented into draft translation by translator, review by external reviewer and editing by client. In particular, changes in translation ecosystem have led to switching translation service object from technical contents to creative web contents. Among text types that currently flow in, commercial advertizement is assumed to shed light on style difference between machine translation and human translation. Therefore, this study explores style shifts in cosmetic commercials by translation mode such as machine translation, human translation and trans-creation, employing methodological approach from systemic functional language(SFL) - transitivity and register. Except for information freshly added or deleted, trans-created version finalized by a client organization shows the same features as human translation performed by an individual translator within a range that TT can be compared to ST. Meanwhile, machine translation and human translation are distinctly different in transitivity and register, indicating that both linguistic features are two important factors to determine translation style.
#Machine Translation #transcreation #translation style #transitivity #register

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이창기 / 2015 / Neural Machine Translation기반의 영어-일본어 자동번역 / 정보과학회지 33(10):48~52 dbpia 박재홍 / 2016 / Word, Subword, Character 수준의 한국어-영어 인공신경망 기계번역 성능 비교 / 한국통신학회 학술대회논문집 :60~61 dbpia 박지영 / 2017 / 언어 기술 혁신과 통번역 산업의 미래: 20대 글로벌 LSP의 통번역 서비스 분석을 바탕으로 / 통번역학연구 21(1):137~168 dbpia 이상빈 / 2016 / 트랜스크리에이션, 기계번역, 번역교육의 미래 / 통역과 번역 18(2):129~152 dbpia 김준석 / 2017 / 인공신경망방식의 기계번역 시대의 서막 / 한국통역번역학회 봄정기학술대회논문집 :14~22 google schola

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