기계번역에서의 진술부사 처리 양상을 한국어 대응 양상과 번역 처리 양상으로 나누어살펴보았으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어 대응 양상에서 ｢もちろん/やはり/なぜ/まったく/まるで｣(구글과 파파고) 와 ｢きっと/おそらく/たぶん｣(파파고)은 90% 이상의 비율로 일대일 한국어 대응을 보인다. 특히｢もちろん/まるで/まったく/やはり｣(구글),｢なぜ/おそらく/たぶん/やはり｣(파파고)는 [물론/마치/전혀/역시], [왜/아마(도)/아마(도)/역시]로만 번역되어 전체적으로 의미기능이 세분화되지 못하여 표현의 다양성이 미흡하였다. 둘째, 번역 처리 양상에서 어순 변화가 가장 적게, 생략이 가장 많이 발생하였다. 고정적 부사 위치는 부사의 부동적 특성의 약화를, 다수의 생략은 부차적 성분으로서의 부사특징을 나타낸다. 이어 ｢まるで｣의 긍･부정 용법 혼동으로 인한 오용과 ｢なぜ｣(구글)와 ｢もちろん｣(파파고)의 품사전성 및 ｢きっと｣(파파고)의 의미 전성으로 인한 변용이 보인다. 구체적으로 오용은 구글 36개(1.86%)/파파고 4개(0.20%), 변용은 구글 1개(0.05%)/파파고 8개(0.41%) 로 기계번역의 정확성과 함께 일부 유연성을 파악할 수 있다.
The processing patterns of modal adverbs that appear in AI translation were examined by dividing them into Korean correspondence patterns and translation processing patterns. The results are as follows. First, in terms of Korean response, ‘もちろん/やはり/なぜ/まったく/まるで｣’(Google and Papago) and ‘きっと/おそらく/たぶん’(Papago) show a one-on-one response to Korean at a rate of more than 90%. Particularly, ‘もちろん/まるで/まったく/やは り’(Google) and ‘なぜ/おそらく/たぶん/やはり’(Papago) are translated only to [물론/마치/전혀/역시] and [왜/아마(도)/아마(도)/역시], which means the overall semantic function is not subdivided and the diversity of expression is insufficient. Second, the world order change was the least, and the omission was the most common in terms of translation processing. The fixed adverbial position shows the weakening of the floating characteristic of the adverb, and the omissions show the adverbial feature as a secondary component. Subsequently, the misuse due to the confusion of the positive and negative usage methods of ‘まるで’, transformation due to the parts of speech transformation of ‘な ぜ’(Google) and ‘もちろん’(Papago), and meaning transformation of ‘きっと’ (Papago) can be seen. Misuse appears 36 on Google(1.86%) and 4 on Papago (0.20%), and transformation appears 1 on Google(0.05%) and 8 on Papago(0.41%). It shows flexibility partially with accuracy of machine translation.
1. 서론
2. 선행 연구
3. 연구 방법
4. 한국어와의 대응 양상
5. 번역 처리 양상
6. 결론
참고문헌