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인공지능 용어 사전

인공지능 용어를 국문 기준으로 정리했습니다. 「무엇인가」보다 기관·기업 실무에서 무엇을 뜻하는가에 중점을 두었습니다. 전체 33항목.

전체 33 법령 6 기초 7 품질 6 기술 7 한국어 7

한국어

낱말의 뿌리에 조사와 어미가 차례로 붙어 뜻과 문법 관계를 나타내는 언어입니다. 한국어가 여기에 속하며, 이 특성 때문에 공백 단위로 낱말을 나누는 영어권 처리 방식이 잘 맞지 않습니다.

「검증」과 「검증합니다」를 같은 낱말로 보지 못하는 문제가 여기서 생깁니다.

말하는 상대에 따라 종결 어미의 대우 등급이 달라지는 체계입니다. 영어에는 대응하는 층위가 없어 생성 모델이 자주 어긋납니다.

한 문서 안에서 높임체와 평서체가 섞이는 것이 대표적 오류입니다.

주어를 생략해도 문장이 성립하는 성질입니다. 한국어는 주어를 자주 생략하므로, 생략된 주체를 복원하려면 앞뒤 맥락을 알아야 합니다.

번역과 요약에서 주체가 뒤바뀌는 오류의 원인이 됩니다.

상황과 목적에 따라 달라지는 말의 격식 수준입니다. 공문·보고서·대화에 각각 적합한 표현이 다릅니다.

구어체 표현이 공문에 섞이는 것이 사용역 이탈입니다.

같은 기능을 하지만 앞말의 조건에 따라 모양이 달라지는 형태입니다. 받침 유무에 따라 「을/를」·「은/는」·「이/가」가 갈리는 것이 그 예입니다.

생성 모델이 받침 조건을 놓쳐 조사를 잘못 고르는 일이 자주 발생합니다.

원문과 번역문이 같은 뜻을 갖는 정도입니다. 고유명사·호칭·문화 특정 표현에서 등가성이 무너지기 쉽습니다.

한국어를 원천 언어로 두는 다국어 산출에서 핵심 과제입니다.

번역의 출발이 되는 언어입니다. 통상 영어를 원천 언어로 두는 구도를 역전하여 한국어를 원천으로 삼으면, 한국의 제도·문화 표현이 훼손되지 않고 전달됩니다.