NMT (Neural Machine Translation)

I. 인공신경망 번역 기술, NMT

가. NMT(Neural Machine Translation)의 개념

• 인공신경망을 활용한 기계학습을 통해 언어 번역 모델 생성 및 번역 서비스 제공 기술

나. NMT의 원리

• 머신러닝 기술이 적용된 엔진을 통해 전체 문맥 파악 후 문장 내 단어, 순서, 문맥 의미차이 등 반영하여 문장단위 결과 출력

II. 인공신경망 번역 원리 및 구성 요소

가. 인공신경망 번역의 원리

①   기계어 재조합된 문장A를 문장C로 번역
② A 영역의 단어들을 숫자화 후 순서 재조합
③ A 영역의 모든 숫자를 Rule 1로 적용, B 영역 숫자로 재배치
④ B 영역의 모든 숫자를 Rule 2로 적용, C 영역 숫자로 재배치

나. 인공신경망 번역의 구성 요소

구성요소	설명
입력데이터	– 음성, 이미지, 다양한 문서(오피스 등)
입력처리기술	– 자동 음성 인식, 광학문자인식, 필터링
Hybrid 엔진	– 정규화, 음차, 언어감지, 구문분석기 등
언어 Resource	– 대용량 코퍼스(말뭉치) 사전 수집
기계학습	– 고객 자산(메모리 등)으로 번역 품질 강화

III. 대표적 NMT의 비교

항목	네이버 파파고	구글 번역
방식	– 인공신경망 번역, M2MT 엔진	– 인공신경망 번역, GNMT 엔진
특징	– 한국어 특유 생활 언어 번역	– 안정적 문장 번역, 문장이 길어도 자연스러움
언어	– 한/영/중/일(4개 국어)	– 한/영/프/독/스/중/일 등

• 구글은 긴 문자 번역에 강점, 네티버는 신조어에 능통 특징