헤밍웨이의 소설 <킬리만자로의 눈> 한 구절을 통해 번역의 진화를 확인할 수 있다. 원문은 No one has explained what the leopard was seeking at that altitude(표범이 그 고도에서 찾고 있던 것을 아무도 설명하지 못했다). 종전 구문 기반 기계번역은 ‘아무도 표범이 그 고도에서 보고 있었던 것을 입증하는데 실패하지 않았다’라는 번역 결과를 내놓았다. 신경망 기계번역 결과는 ‘표범이 그 고도에서 찾고 있던 것을 아무도 설명해 내지 못했다’는 번역 결과를 보여줬다. 구문 기반 기계번역과 신경망 기계번역(Neural Machine Translation)의 차이가 확연하다.
 
 
 
#구글 & MS, 신경망 기반 기계번역 본격화
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기존 구문 기반 기계번역(PBMT)이 문장을 단어와 구 단위로 쪼개서 하나하나 개별적으로 번역한 것과는 달리, 신경망 기계번역은 전체 문장을 하나의 번역 단위로 간주해 통째로 번역한다. 신경망 기반 기계번역 (Neural Machine Translation)은 인공지능 구현의 핵심 기술인 머신러닝(기계 학습)과 딥러닝(인공 신경망)을 활용해 특정 언어를 번역할 수 있는 모델(인공지능)을 만든 이후, 모델을 활용한 번역 서비스를 제공하는 기술이다. 구글은 지난해 11월부터 신경망 기술을 적용한 완전히 새로운 수준의 서비스를 제공하고 있다. 구글 NMT 기술을 한국어를 포함한 8개 국어 총 16개 언어 번역 조합에 적용했다. 한국어 등 8개 언어에 적용한 결과, 번역 품질이 개선됐다. NMT을 도입한 지 두 달 만에 한국어-영어 번역 이용량이 50%나 증가했다.
 
 
 
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구글은 NMT 번역 품질이 6점 만점을 기준으로 평균 5점 수준이라고 평가했다. 인간번역도 점수로 환산하면 5점 중반 정도라고 소개했다.
 
 
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출처: SKT