기계번역과 관련된 국내 연구의 주제 탐색

• 영문명: Exploring Topics in Domestic Research on Machine Translation through Text Mining
• 발행기관: 한국교양교육학회
• 저자명: 송은정(Eunjung Song)
• 간행물 정보: 『교양교육연구』제18권 제1호, 151~163쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.02.28

국문 초록

기계번역은 이미 인간의 일상과 학문, 그리고 교육의 현장에 깊숙이 들어와 있다. 학습자는 외국어텍스트를 이해하기 위해 번역기를 활용하고, 교수자는 교양 영어와 같은 외국어 수업이나 외국인 유학생을 위한 다양한 수업에서 기계번역을 이용하고 있다. 본 연구에서는 이미 일상과 다양한 학문의 영역에서논의되고 있는 기계번역 관련 논문의 동향을 살펴 지금까지 연구된 주제의 흐름을 살피는 데 목적이있다. 이를 위해 1970년대부터 현재까지의 국내 연구 875편을 수집하고 토픽 모델링을 활용하여 논문들의 주제를 추출하였다. 그리고 각 연구 주제의 시기별 흐름을 분석하여 연구 주제의 변화를 살펴보고연구 주제의 네트워크도 파악할 수 있었다. 이를 통해 2016년 말 구글의 인공신경망 기계번역이 공개된후 연구 수와 주제가 크게 변화되었음을 확인하였다.

영문 초록

Machine translation (MT) has become increasingly ubiquitous in our daily lives, academia, and education. Learners use MT to understand foreign language texts, and teachers use MT in a variety of courses, such as general English and courses for international students. This study aims to investigate the trends of MT research in Korea and to identify the research topics that have been studied so far. To this end, this study collected 875 domestic MT research papers from the 1970s to the present and extracted the topics of the papers using topic modeling. This study then analyzed the temporal trends of each research topic to examine the changes in research topics and to identify their networks. This study's findings show that the number of research papers and research topics have changed significantly since the release of Google's neural machine translation in late 2016.

목차

1. 서론

2. 연구 대상 및 방법

3. 분석 결과

4. 결론

키워드

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