7월 8일
ⓒ 아이티비즈 뉴스, 최태우기자 / taewoo@itbiznews.com
지난 몇 년 간, 개발자들은 ‘최고의 NMT(신경망 기계번역) 알고리즘’을 개발하기 위해 노력해왔다. 기업 규모에 따라 배치되는 엔터프라이즈급 기계번역(MT) 시스템은 장기적인 관점에서 보았을 때, ‘모든(all-in)’ 것을 해결하기 위한 대안으로만 생각한다면 프로젝트가 실패할 확률도 있다.
기업의 입장에서는 기존 시스템을 업그레이드하고 또 새로 고치는 엔지니어링 팀을 운영하는 데에는 지속적인, 장기적 관점에서의 투자다. 또 오픈소스 커뮤니티에서 이뤄지고 있는 기술적인 진화를 따라잡기 위해서 추진되어야 하는 실험, 시험을 대부분의 실무자들이 병행하기 어려운 현실이기도 하다.
모세(Moses)와 같은 오픈소스 이니셔티브도 어려움에 직면해 있는 상태다. 초기 툴킷 개발에 관여한 핵심 인력(학생)들은 졸업하면서 기업에 입사하게 되면 기술은 정체되기 때문이다.
(중략)
[원문출처 : http://www.itbiznews.com/news/articleView.html?idxno=14772]
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