사전편집 (pre-editing)
쉽게 풀면
기계번역은 문장이 길고 복잡하거나 주어가 생략되면 실수를 많이 합니다. 사전편집은 번역기를 돌리기 전에 원문 쪽을 먼저 손봐서, 긴 문장을 나누고 모호한 표현을 분명히 바꾸는 일입니다. 결과물을 고치는 사후편집과 달리 입력을 고친다는 점이 핵심입니다.
왜 중요한가
같은 번역 엔진이라도 입력 품질에 따라 출력 품질이 크게 달라지므로, 사전편집은 기계번역 워크플로 설계에서 비용 대비 효과를 따지는 주요 변수입니다. 특히 한 원문을 여러 언어로 동시에 번역하는 다국어 현지화에서는 원문 한 번의 수정이 모든 언어에 효과를 주기 때문에 연구와 실무 모두에서 주목받습니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
원문을 미리 손본 것이 뒤 단계의 수정 노력을 줄였는지 측정한 실험을 보고하는 문장입니다.
조금 더 깊게 보면
사전편집은 흔히 통제언어 규칙(한 문장 한 생각, 수동태 제한, 승인된 어휘만 사용 등)을 적용하는 형태로 이루어집니다. 규칙 기반·통계 기반 기계번역 시대에는 효과가 뚜렷했지만, 신경망 기계번역은 복잡한 문장도 비교적 잘 처리하기 때문에 일부 규칙은 효과가 줄거나 오히려 역효과를 낸다는 보고도 있습니다. 그래서 최근 연구는 어떤 편집 규칙이 특정 언어쌍과 엔진에서 여전히 유효한지를 실증적으로 가려내는 방향으로 진행됩니다. 원문 작성 단계부터 번역을 고려해 쓰는 방식은 '번역을 위한 글쓰기'라고도 부릅니다.
주의할 점
사후편집은 기계번역 결과물을 고치는 것이고 사전편집은 원문을 고치는 것이라 작업 대상이 다릅니다. 또 사전편집은 원문의 의미를 바꾸지 않는 것이 원칙이므로, 원문 내용 자체를 다시 쓰는 번안이나 요약과 구별해야 합니다.