초기 단계부터 글로벌 영향력까지: 인공신경망 기계 번역의 힘과 가능성

신경망 기계 번역(NMT)이 냉전의 부산물이라는 사실을 알고 계셨나요?

유명한 조지타운-IBM 실험 외에도 기계 번역은 동종 최초의 대규모 기계 번역 시스템인 SYSTRAN을 개발하는 데 사용되었습니다. 냉전 시대에는 미 공군이 러시아 문서를 번역하는 데 이 시스템을 사용했습니다. 그 후 유럽 위원회가 여러 언어로 서로 소통하는 데 중요한 도구가 되었습니다.

이 기술이 얼마나 실용적인지 금방 알게 되었습니다. 따라서 초기에는 투박하고 어색하며 부정확하기로 유명했던 기계 번역은 오늘날의 놀라운 신경망 기계 번역(NMT) 시스템으로 발전했습니다.

비즈니스를 운영하는 경우 신경망 기계 번역을 사용하여 웹사이트를 번역하는 것은 새로운 시장에 진출하고, 다국어 검색에 맞게 웹사이트를 최적화하고, 해외 매출을 늘리고, 궁극적으로 비즈니스를 성장시키기 위한 현명한 전략입니다.

신경망 기계 번역은 복잡하게 들릴 수 있지만 웹 사이트 번역에 활용하는 것은 의외로 간단할 수 있습니다. 그 비결은 무엇일까요?

신경망 기계 번역이 어떻게 탄생하게 되었는지 살펴보고 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 작동 원리를 설명합니다. 또한 기계 번역 박사 학위를 취득하지 않고도 웹사이트를 번역하는 데 사용할 수 있는 방법도 알려드립니다!

인공신경망 기계 번역이란 무엇인가요?

인공신경망 기계 번역이 무엇인지 설명하려면 먼저 기계 번역(MT)에 대한 이해가 필요합니다.

간단히 말해, 기계 번역은 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 프로세스입니다. 기계 번역 소프트웨어에 입력 문장을 입력하면 대상 언어로 번역된 텍스트가 자동으로 생성됩니다. 사람의 개입이 필요 없습니다.

기계 번역은 다음과 같은 다양한 방식으로 사용됩니다:

• 개발자가 소프트웨어 애플리케이션을 현지화합니다.
• 전 세계 고객을 대상으로 웹사이트 문구를 여러 언어로 번역합니다.
• 텔레비전 및 영화 소비자를 위한 자막 번역.
• 전 세계 특허청에 특허 문서를 제출하기 전에 특허 문서를 번역합니다.

기계 번역 기술은 시간이 지남에 따라 발전해 왔으며, 신경망 기계 번역은 가장 최신의 가장 뛰어난 기술입니다. 기존 기계 번역과 달리 인공신경망 기계 번역은 인공신경망을 사용하여 텍스트를 번역합니다.

간단히 말해, 딥러닝 기술을 사용하여 텍스트를 번역할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 번역의 정확도를 향상시킵니다. 오늘날 시장에서 가장 정확한 번역 기술 중 하나라는 것은 당연한 일입니다.

어렵게 들리더라도 걱정하지 마세요. 다음으로 신경망 기계 번역의 발전에 대한 간략한 역사와 이 첨단 기술이 어떻게 작동하는지에 대해 설명해 드리겠습니다.

인공신경망 기계 번역은 어떻게 개발되었나요?

규칙 기반 기계 번역

가장 초기의 기계 번역 형태는 규칙 기반이었습니다. 이는 미국 공군 병사들이 러시아 기술 문서를 이해할 수 있도록 SYSTRAN에서 사용한 기술입니다.

이러한 소프트웨어는 소스 텍스트를 단어 단위로 분석한 다음 언어학자가 개발한 일련의 규칙을 참조하여 각 단어를 소스 언어에서 대상 언어로 번역하는 방법을 결정합니다. 이러한 규칙에는 어순, 단어 구조, 의미 규칙 등이 포함됩니다.

그러나 이러한 조잡한 시스템을 사용하여 단어를 하나씩 번역하면 가장 정확한 번역이 나오지 않았습니다. 간단하고 직접적인 문장에서는 충분히 잘 작동했지만 모호성, 관용구, 복잡한 문장 구조에서는 어려움을 겪었습니다.

이러한 측면에서 기계 번역의 차세대 진화 모델인 통계적 기계 번역(SMT) 모델이 다소 나은 성과를 거두었습니다.

통계적 기계 번역

통계적 기계 번역 소프트웨어는 먼저 사람이 번역한 텍스트의 방대한 데이터 세트(이중 언어 텍스트 코브라라고도 함)를 크롤링합니다. 그런 다음 빈도 기반 통계를 사용하여 가장 정확한 번역이 무엇일지 결정합니다.

이전 버전보다 훨씬 발전했지만 여전히 몇 가지 단점이 있었습니다. 주로 확률에 따라 작동하고 전체 의미를 고려하지 않고 단편적으로 문장을 생성했기 때문에 출력 결과가 종종 단절되고 부자연스럽게 들리는 경우가 많았습니다. 또한 뉘앙스와 모호함을 이해하는 데 어려움을 겪어 더 많은 수정이 필요했습니다.

이러한 기술은 시간이 지남에 따라 발전하여 오늘날 우리가 알고 있고 많이 사용하는 최첨단 인공신경망 기계 번역으로 성장했습니다. 다음 섹션에서는 인공신경망 기계 번역이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

인공신경망 기계 번역은 어떻게 작동하나요?

그렇다면 인공신경망 기계 번역은 무엇이 다를까요? 너무 기술적으로 설명하지 않더라도 신경망 기계 번역은 딥러닝 기술과 인공 지능을 사용합니다:

• 소스 문장을 분석하고
• 대상 언어로 적합한 번역을 생성하기 위한 패턴을 찾습니다.

이 기술은 인간의 두뇌를 모델로 한 일련의 뉴런 또는 '노드'가 상호 연결된 심층 신경망을 기반으로 합니다. 한 가지 예로 주의 메커니즘이 있는 인코더-디코더 아키텍처를 사용할 수 있는 순환 신경망 또는 RNN을 들 수 있습니다.

번역을 위해 배포되기 전에 신경망 MT 소프트웨어는 특정 텍스트에 대한 다양한 번역 예시 형태의 학습 데이터를 제공받게 됩니다. 그런 다음 이러한 데이터를 사용하여 소프트웨어가 특정 상황에 가장 정확한 번역을 생성하도록 '훈련'됩니다.

규칙 기반 또는 통계적 기계 번역과 달리 신경망 기계 번역 시스템은 문장을 조각으로 자르지 않고 전체 문장을 고려합니다. 따라서 뉘앙스와 복잡한 문장을 포착하는 데 더 적합하여 더 유창한 결과물을 만들어냅니다.

신경망 기계 번역이 다른 번역 기술보다 나은 점은 무엇인가요?

인공신경망 기계 번역은 기존 기계 번역에 비해 많은 장점이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

더 높은 번역 정확도

기존의 전통적인 기계 번역 방식은 특정 언어, 특히 복잡한 언어를 번역하기에 충분히 정교하지 못했습니다. 그 결과 번역 품질이 너무 떨어져서 사람이 직접 수작업으로 수정하지 않으면 사실상 사용할 수 없었습니다.

그러나 시간이 지남에 따라 '학습'하는 기능을 통해 NMT 시스템은 번역 품질을 지속적으로 개선합니다. 기존의 기계 번역 시스템에는 '자가 학습' 기능이 없어 시간이 지남에 따라 번역 결과를 조정할 수 없었기 때문에 이를 수행할 수 없었습니다.

따라서 충분히 훈련된 신경망 기계 번역 소프트웨어는 기존 번역 소프트웨어보다 훨씬 더 정확한 번역을 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 구글은 이전에 구글 신경망 기계 번역(GNMT) 시스템을 통해 번역 오류가 약 60% 번역 오류를 약 60% 줄인 것으로 나타났습니다.

마찬가지로 웹사이트 번역 요구 사항에 대한 기계 번역의 유용성에 대한 연구를 수행했습니다. 다양한 주요 NMT 기술로 생산된 웹사이트 번역의 품질을 검토한 결과, 이러한 번역은 사용성이 높고 기껏해야 약간의 편집만 필요한 것으로 나타났습니다.

신경망 기계 번역 기술은 특히 독일어 번역에서 탁월한 성능을 발휘하여 '노터치' 번역 텍스트(즉, 수동 편집이 필요 없는 번역 텍스트)를 가장 많이 생성했습니다.

사람의 입력 필요성 감소

소스 텍스트가 1차 기계 번역을 거친 후에는 일반적으로 정확성과 대상 고객에 대한 적합성을 보장하기 위해 사람이 추가로 다듬는 과정을 거칩니다.

인공신경망 기계 번역이 제공하는 번역 정확도가 높을수록 결과 번역을 사용하기 전에 수동으로 조정('사후 편집'이라고도 함)할 필요가 줄어듭니다.

더 빠른 번역 처리 시간

사후 편집이 덜 필요하고 더 정확한 기계 번역을 얻을 수 있다면 기업은 번역을 더 빨리 활용할 수 있습니다.

하지만 그 외에도 단기간 내에 신경망 기계 번역 모델을 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 번역 프로세스를 더 빠르게 진행할 수 있습니다.

예를 들어, Facebook은 신경망 기계 번역을 사용하여 게시물과 댓글의 텍스트를 번역합니다. 아시다시피 Facebook 플랫폼에는 이러한 콘텐츠가 많이 있습니다. 이전에는 신경망 기계 번역 모델을 학습하는 데 거의 24시간이 걸렸지만, 이제 이 시간을 32분으로 단축할 수 있었습니다!

신경망 기계 번역을 비즈니스에 적용할 수 있으며 어떻게 적용할 수 있을까요?

신경망 기계 번역을 사용하여 웹사이트를 번역하려면 새로운 기술과 연구 개발에 많은 비용을 투자해야 한다는 점이 부담스럽게 들릴 수 있습니다. 이는 사실이 아닙니다!

요즘에는 웹사이트 콘텐츠를 다양한 언어로 번역하는 데 도움이 되는 사전 구축된 NMT 도구가 시중에 많이 나와 있습니다. 이러한 도구는 가격도 상당히 저렴합니다. 실제로 전문 번역사를 고용하여 웹 사이트 전체를 번역하는 것보다 저렴한 경향이 있습니다.

그렇다면 신경망 기계 번역이 비즈니스에 유용할 수 있는 몇 가지 예에는 어떤 것이 있을까요?

고객 지원

고객 지원의 품질은 비즈니스의 성패를 좌우할 수 있습니다. 하지만 팀에 수백 명의 고객 지원 상담원이 있는 경우가 아니라면 일부 고객과 같은 언어를 사용하지 못할 가능성이 큽니다.

다행히도 요즘은 NMT 덕분에 이 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다. 다국어 챗봇을 지원 워크플로에 통합하면 특히 자주 묻는 질문에 대해 사용자에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다.

또한 이메일로 간단한 고객 문의에 답변하는 데 매우 유용하며, 지원팀에 다국어 기능을 즉시 제공할 수 있습니다.

제품 목록

이커머스 스토어를 운영하는 경우 전 세계 고객에게 도달하는 데 번역보다 더 좋은 방법이 있을까요?

제품 설명, 사용된 통화 및 치수, 장바구니 페이지, 주문 확인까지 전체 결제 프로세스를 번역하면 전 세계에 스토어를 즉시 공개할 수 있습니다.

더 좋은 점은 사용하는 도구에 따라 며칠 안에 해외 스토어를 운영할 수 있다는 것입니다. (힌트: Weglot 몇 분 안에 이 작업을 수행할 수 있습니다!) NMT를 사용하면 대상 국가에서 팀을 구성할 필요 없이(적어도 당장은 아니더라도) 더 빠르게 시장에 진출할 수 있습니다.

사회적 증명

전환을 위한 가장 큰 무기는 무엇일까요? 바로 사회적 증거입니다.

오늘날과 같은 시대에는 비즈니스의 장점만 선전하는 것만으로는 더 이상 통하지 않습니다. 고객들은 여러분이 진짜라는 증거가 필요합니다.

웹사이트의 원래 언어로 된 소셜 증거를 확보하는 것도 강력할 수 있지만, 이를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 것은 번역입니다. 이렇게 하면 다른 언어를 사용하는 사용자도 제품이 고객에게 미친 영향을 이해할 수 있으며, 특히 고객과 동일한 불만 사항이 있는 경우 더욱 그렇습니다.

인공신경망 기계 번역으로 사이트 번역하기

우리 Weglot 웹사이트 번역 및 로컬라이제이션 솔루션은 다국어를 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 엔드투엔드 도구입니다.

당사는 선도적인 기계 번역 제공업체 (DeepL), Microsoft 번역기, Google 번역의 NMT 번역을 독점적으로 조합하여 이러한 기계 번역 기술을 단독으로 사용할 때보다 더 높은 품질의 번역을 즉시 생성합니다.

영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어와 같은 일반적인 언어부터 타타르어, 마다가스카르어와 같은 덜 일반적인 언어까지 110개가 넘는 언어의 번역을 지원합니다. 또한 브라질 포르투갈어 또는 캐나다 프랑스어와 같은 사용자 지정 언어를 추가할 수 있는 옵션도 제공합니다.

Weglot 텍스트 번역 그 이상의 기능도 제공합니다. 다른 기능도 있습니다:

• 이미지와 동영상을 번역하세요: Weglot 다양한 국가의 잠재 고객에게 다양한 이미지와 동영상을 표시할 수 있는 기본 제공 미디어 번역 기능을 제공합니다. 이 기능을 사용하면 웹사이트 콘텐츠의 다양한 언어 버전에 대한 대체 미디어 URL을 지정할 수 있습니다. 이 기능은 미디어에 문구가 포함되어 있거나 현지 상황에 맞게 교체해야 할 때 특히 유용합니다.
• 팀 협업을 촉진하세요: Weglot 사용하면 직원이나 외부 번역 대행사가 번역을 쉽게 검토할 수 있습니다. 모든 번역은 중앙 집중식 Weglot 대시보드에 저장됩니다. 이메일 주소로 공동 작업자를 추가하여 번역 프로젝트에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 필요에 따라 언제든지 액세스 권한을 조정할 수도 있습니다. 모든 것을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
• 다국어 검색에 맞게 웹사이트를 최적화하세요: 다국어 검색 엔진 최적화(SEO)는 다국어 검색 엔진 결과에서 웹사이트의 가시성을 높이기 위해 취하는 단계를 말합니다. 전 세계 사용자를 염두에 두고 웹사이트를 구축하는 경우 필수적인 과정입니다. 자동 흐레플랑 태그 구현 및 메타데이터 번역과 같은 기능을 통해 Weglot 다국어 검색 분야에서 성공할 수 있도록 웹사이트를 설정하는 데 도움을 드립니다.

Weglot WordPress, Webflow, Shopify 등 주요 웹사이트 플랫폼과 코딩 없이 통합할 Weglot . 설정하기 쉬우며 비즈니스에 다음과 같은 도움을 줍니다:

• 비용 절감: Weglot 주요 MT 제공업체와 연결하여 웹사이트 콘텐츠의 기계 번역을 1차적으로 제공합니다. 그런 다음 필요한 경우 전문 번역 서비스를 사용하여 웹 사이트에서 사용하기 전에 특정 주요 번역을 검토하고 조정할 수 있습니다. 이 언어 번역 전략은 전문 번역가가 모든 웹사이트 콘텐츠를 처음부터 번역하는 것에 비해 많은 비용을 절감할 수 있습니다.
• 시간을 절약하세요: 텍스트를 한 단어 한 단어 수동으로 번역하는 것은 인적 오류의 여지를 남길 뿐만 아니라 매우 느립니다. Weglot 웹사이트 전체를 즉시 번역하고 표시하여 몇 분 안에 웹사이트를 다국어로 만들고 웹사이트 번역 프로젝트 워크플로우를 10배 개선할 수 있도록 도와줍니다.
• 번역 품질: 앞서 언급했듯이 Weglot 번역 정확도를 높이기 위해 신경 기계 학습 번역의 독점적인 조합을 사용합니다. 이는 특히 해당 언어 쌍의 숙련된 언어 전문가가 아닌 경우 독립적으로 텍스트를 번역하는 것보다 확실히 낫습니다. 그런 다음 번역을 완벽하게 편집 제어할 수 있으므로 사이트에 원하는 번역 품질만 표시할 수 있습니다.

110,000개 이상의 웹사이트가 번역 요구 사항을 충족하기 위해 Weglot 사용하며 뛰어난 결과를 얻고 있습니다.

프랑스 안경 브랜드인 지미 페어리는 Weglot 사용하여 프랑스어 웹사이트를 영어로 번역한 지 1주일 만에 해외 매출 비중이 두 배로 증가했습니다. 이러한 결과에 고무된 지미 페어리는 이후 독일어와 이탈리아어로도 웹사이트를 번역하여 8개월 후 웹 세션이 전체적으로 70% 증가했습니다.

신경망 기계 번역의 힘을 Weglot 비즈니스에 활용하세요.

뛰어난 번역 성능을 제공하는 인공신경망 기계 번역은 기존의 다른 기계 번역 기술에 비해 크게 개선된 기술입니다. 이러한 점을 고려할 때, 많은 비즈니스 분야에서 NMT가 기계 번역 기술로 선택되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

기계 번역 연구에 따르면 지난 2년 동안 기계 번역된 웹 콘텐츠의 양은 6배나 증가했습니다. 기계 번역은 대규모 프로젝트에도 사용되며, 번역된 웹사이트의 10% 이상이 50,000개 이상의 단어를 포함하고 있습니다. 마지막으로, 기계 번역 콘텐츠의 약 30%만이 편집되며, 이는 기계 번역의 상당 부분이 더 이상의 수정이 필요하지 않을 정도로 정확하다는 것을 시사합니다.

Weglot NMT(신규 번역 기술)의 힘을 활용해 웹사이트 콘텐츠를 쉽게 번역할 수 있게 Weglot . 설정은 간단하며, 주어진 언어 쌍에 대해 최상의 번역을 생성하기 위해 가장 적합한 기계 번역 엔진을 자동으로 선택합니다. 그 결과 번거로움 없이 구현할 수 있는 빠르고 고품질의 웹사이트 번역을 얻을 수 있습니다. Know Your Lemons CEO인 코린 엘즈워스-보몽의 말을 들어보세요:

" Weglot 통해 웹사이트 출시 첫 주에 여러 페이지를 10개 언어로 번역할 수 있었으며, 이를 통해 국제적인 인지도를 크게 높일 수 있었습니다."

Weglot 강력한 기능을 직접 체험해보고 싶다면 여기에서 10일 무료 체험판을 신청하세요.