퀄리티 높은 번역 결과물을 찾기 위한 여정, 번역 서비스 회사 선택부터
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기업체에서 번역의 필요성을 느끼는 순간이 있죠. 사업 확장을 위해 해외 진출을 고려할 때가 아닐까 싶은데요. 그런 순간이면 모든 회사가 번역 서비스를 제공하는 회사를 찾기 마련입니다. 하지만 여기서 어려움을 겪을 때가 간혹 있습니다. 너무나 많은 선택지들이 존재하는 관계로 무엇을 선택해야 하는지 판단이 서지 않기 때문이죠. 그래서 오늘 노트에서는 레터 웍스가 더 나은 번역을 위해 제공하고 있는 기능들과 서비스에 대해 소개해보려고 합니다. 결국 사업체가 원하는 것은 더 나은 퀄리티의 , 즉 완성도 높은 결과물일 테니까요. 그 결과값을 얻기 위해 레터 웍스가 어떤 도움을 드릴 수 있는지 적어보려고 합니다.
번역을 의뢰하는 의뢰인이 원하는 것
번역을 의뢰하는 의뢰인이 원하는 것은 단 하나일 것입니다. 성공적인 번역 결과물. 그렇다면 이 결과물은 어떤 과정을 통해 얻어낼 수 있을지 고민하는 것이 번역 서비스를 제공화는 회사, 즉 레터 웍스의 몫이겠죠. 레터 웍스는 사용자 입장에서 보다 편하게 작업을 하고 더 나은 결과물을 얻어낼 수 있도록 하는 기능 업데이트를 계속 하고 있습니다. 여러 기능들이 있지만 그 중에서 특히 중요하게 생각하는 부분이 있다면 TM/TB의 영역인데요.
여러 번 말씀을 드린 바 있지만 번역에서 중요한 건 통일성, 일관성입니다. 바로 이 부분에 도움을 줄 수 있는 기능이 TB/TM 기능이기 때문에 특히 더 집중을 하고 있는 것인데요. 이 기능을 보다 잘 활용할 수 있도록 하기 위해 하나의 프로젝트에 넣을 수 있는 TB의 개수를 늘리는 등의 노력을 해왔던 거죠. TM 구축 또한 TB 못지 않게 중요한 기능이라 신경을 쓰고 있는 것이고요. 이전의 문장과 비슷한 문장을 추천해주는 것이 TM의 기본기능이긴 합니다만 더 중요한 건 TM을 계혹해서 쌓아감으로서 기계 번역 자체의 능력치를 끌어올릴 수 있다는 것에 의의가 있습니다.
기계번역의 발전 왜 중요할까
과거에 비해 비약적인 발전을 이뤄낸 기계번역이라고는 하지만 아직 완전하지는 않습니다. 그래서 기계 번역 이후에 포스트에디팅이라는 추가작업을 거치는 것이죠. 의역이 나은지, 직역이 나은지, 문장성분이 생략된 문장에서 어떤 주어로, 혹은 목적어로 쓰는 게 옳은지에 대한 판단은 기계보다 인간이 월등히 낫기 때문이죠. 적어도 아직까지는 말이에요. 하지만 결국 기계 번역을 계속해서 발전시키는 사람들의 목표는 이 포스트에디팅, 추후 편집에 들이는 노력과 수고를 줄이려는 일일 것이에요.
TM이 중요한 이유는 바로 여기에 있죠. 학습한 문장이 많아질수록, 데이터가 많아질수록 기계 번역은 지금보다 더 똑똑해질 수 있을 테니까요. 번역 서비스를 제공하는 회사에서 이와 같은 노력을 하는 건 결국 기계 번역을 더 발전시키기 위함입니다. 레터웍스의 기능을 업데이트 하는 이유도 바로 여기에 있고요.
기계번역이 발전을 거듭한다면
번역이 필요한 순간, 우리는 번역기를 망설이지 않고 이용하죠. 하지만 그렇게 번역된 문장을 다듬지 않고 그대로 어딘가에 제출하지는 않습니다. 완전하지는 않다는 걸 우리 스스로도 너무 잘 알고 있기 때문이죠. 사람들은 그렇게 추후 편집의 과정을 염두에 두고 기계번역기를 사용하는데요. 이게 지금보다 더 발전하게 된다면 추후 편집의 과정을 줄일 수 있을 수 있습니다. LLM 기능을 활용해서 생략된 주어를 예측해서 번역하게 하는 일도 먼 일이 아닐 수 있죠. 이미 상당 부분 Chat GPT가 기능하고 있는 부분이기도 하고요.
레터웍스는 그것을 목표로 두고 있습니다. 추후 편집의 과정 없이 기계번역만으로 퀄리티 있는 번역문이라는 결과 값을 도출해낼 수 있는 상태를 말이죠. 번역 서비스를 제공하는 회사의 비용은 추후에 들어가는 사람의 노력이 많아질수록 그 값이 비싸집니다. 지금까지처럼 레터웍스가 기능을 업데이트 함으로써 기계번역의 성능을 올리는 방향으로 나아간다면 1차 번역 이후 들어가는 2차 편집의 과정이 대폭 줄어들 수 있을지도 모릅니다. 번역 서비스를 제공하는 데에 들어가는 비용이 줄어드는 건 당연한 일이겠고요. 저렴한 비용으로 더 나은 번역을 원한다면 레터웍스를 이용해보시는 건 어떨까 하는 생각이 드네요.
Editor / 이인헤
