13.1 기계 번역의 원리

13.1.1. 기계 번역(Machine Translation)이란?

기계 번역(MT, Machine Translation)은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 한 언어의 텍스트를 다른 언어로 자동 변환하는 기술입니다. 기계 번역은 사람의 개입 없이 이루어질 수 있으며, 다양한 알고리즘과 모델을 활용하여 번역 품질을 향상시키고 있습니다.

기계 번역은 크게 세 가지 방식으로 분류할 수 있습니다.

1. 규칙 기반 기계 번역(RBMT, Rule-Based Machine Translation): 문법 규칙과 사전 정보를 활용하는 방식입니다. 언어 전문가가 수작업으로 규칙을 정의해야 하므로 확장성이 제한적입니다.
2. 통계적 기계 번역(SMT, Statistical Machine Translation): 대량의 번역 데이터를 학습하여 패턴을 찾아 번역을 수행합니다. Google Translate의 초기 버전이 SMT 기반이었습니다.
3. 신경망 기계 번역(NMT, Neural Machine Translation): 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 문장을 통째로 학습하고 번역하는 방식입니다. 최근에는 NMT가 가장 널리 사용되며, 높은 번역 품질을 보입니다.

13.1.2. 신경망 기반 기계 번역(NMT)의 구성

NMT는 딥러닝 모델을 활용하여 기계 번역을 수행하며, 기본적으로 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 사용합니다.

1. 인코더-디코더 구조

NMT의 핵심 구조는 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 모델입니다.

• 인코더(Encoder): 입력 문장을 받아 고정된 크기의 벡터 표현(컨텍스트 벡터)으로 변환합니다.
• 디코더(Decoder): 컨텍스트 벡터를 기반으로 목표 언어의 문장을 생성합니다.

이 모델은 기본적으로 RNN(Recurrent Neural Network)을 활용하여 순차적인 데이터를 처리합니다. 하지만 긴 문장을 처리하는 데 한계가 있기 때문에 어텐션(attention) 메커니즘이 도입되었습니다.