더욱 스마트한 번역 업무 환경을 위한 트라도스 'Neural Fragment Recall' 기능 소개
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트라도스는 번역가와 리뷰어가 더 쉽고 빠르고 스마트하게 작업할 수 있는 최적의 번역 환경을 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 목표를 기반으로 저희는 이번 블로그 포스팅을 통해 트라도스의 기존 upLIFT Fragment Recall 기능의 새로운 AI 지원 세대인 Neural Fragment Recall 기능을 소개해 드리려고합니다. AI 기반 신경 정렬을 기반으로 하는 이 새로운 기능은 보다 정확하고 일관된 단편 제안을 실시간으로 제공함으로써 번역 효율성을 높여줍니다. 클라우드 번역 엔진을 사용하여 작업할 때는 데스크톱과 온라인 편집기 모두에서 Neural Fragment Recall 기능이 고유하게 제공됩니다.
기존 upLIFT Fragment Recall 기능의 강점과 한계
지난 10년 동안 upLIFT Fragment Recall은 편집 환경에서 필수적인 도구로 사용되어 왔으며, 소스 및 타겟 문장의 일부를 감지하고 정렬한 다음 번역 중에 조각으로 제안하여 번역 메모리를 더욱 스마트하게 만들었습니다. 이 기능이 없으면 링귀스트는 이전에 번역된 구문을 수동으로 검색하여 편집기에 복사해야 하는데 시간이 많이 걸립니다.
upLIFT Fragment Recall은 단어 및 구문 정렬에 통계적 접근 방식을 사용하는 강력한 도구입니다. 그러나 이 기술은 공유 의미 컨텍스트 내에서 단어가 서로 어떻게 관련되어 있는지에 대한 깊은 이해가 부족하여 소스 단어와 타겟 단어 간의 연결이 누락될 수 있습니다. 또한 upLIFT Fragment Recall은 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하기 위해 일반적으로 1,000 ~ 5,000개의 번역 유닛(TU)에 해당하는 비교적 큰 번역 메모리를 필요로 합니다.
새로운 AI 기반의 Neural Fragment Recall 기능을 통한 효율성 향상
새로운 AI 기반 Neural Fragment Recall은 방대한 양의 텍스트에 대해 사전 학습된 다국어 모델을 활용하여 원래의 접근 방식을 개선합니다. 하위 단어 수준에서 텍스트를 분석하여 모델에서 한 번도 보지 못한 단어가 포함되어 있더라도 새 문서를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
Neural Fragment Recall은 TM에 번역 유닛이 추가될 때 소스와 타겟 단어 또는 구문을 자동으로 정렬합니다. 그런 다음 정렬 데이터가 저장되어 빠르고 일관된 조각 검색이 가능하며 TM 업데이트를 통해 번역이 최신 상태로 유지됩니다.
번역 프로세스를 개선하는 방법은 다음과 같습니다.
- 실시간 신경 정렬: 번역 메모리에 저장된 단어와 구문을 자동으로 정렬하여 새로 추가된 조각을 빠르게 불러올 수 있습니다.
- 최소 TM 크기 필요 없음: 이전 버전과 달리 이 기능은 특정 수의 번역 유닛을 보유한 번역 메모리에 의존하지 않습니다. 사용자는 Neural Fragment Recall을 즉시 실행하여 번역하는 첫 번째 세그먼트에서 TM의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
- 향상된 일관성: 전통적인 통계 매칭 대신 신경 정렬에 의존함으로써 매번 더 정확하고 일관된 결과를 제공합니다.
- 반복성이 낮은 콘텐츠에 적합: 법률 및 공공 부문 콘텐츠에서는 일관성이 매우 중요하여 세그먼트 수준의 반복이 낮더라도 일관성을 유지해야 하는 경우에 특히 유용합니다.
온라인 편집기에서 Neural Fragment Recall의 이미지. 프로젝트에 첨부된 TM에는 2개의 저장된 번역 유닛(세그먼트 6 및 7)이 포함되어 있습니다. 이전에는 upLIFT Fragment Recall이 사용 가능한 TU 수가 부족하여 제안이 제공되지 않았습니다. Neural Fragment Recall(신경 조각 불러오기)을 사용하면 단편 정렬 및 제안 생성을 시작하는 데 하나의 TU만 필요합니다.
현재 Neural Fragment Recall은 세 가지 언어 쌍( 영어 <> 독일어, 영어 <> 프랑스어및 영어 <> 스페인어 )에 사용할 수 있으며 사용자 피드백 및 요구에 따라 추가 언어가 제공됩니다.
또한, 데스크톱 및 온라인 에디터에서 AutoSuggest를 통해 분할 매치가 제공되는 경우 번역사는 작업 중에 결과를 즉시 활용하여 효율성을 높이고 프로젝트 완성 시간을 줄일 수 있습니다.
새롭게 출시된 트라도스의 기능들이 더 궁금하시다면 RWS 커뮤니티 블로그를 방문해 주세요.