写真のない旅行記

カメラを持たずに旅した記録です。雑記も載せています。

24  韓国語の「兄弟姉妹」の使い分けに機械翻訳は対応できるのか?

   先日来、翻訳サイトで遊んでいる、という記事を掲載することが多いのですが、今回は韓国語で遊んでみました。

 

 韓国語の場合、弟から見た兄・姉、妹から見た兄、姉の名称がそれぞれ違うのです。弟の兄の場合は(ヒョン)、妹の兄の場合は오빠(オッパ)、弟の姉の場合は누나(ヌナ)、妹の姉の場合は언니(オンニ)とよぶのだ、と習いましたが、男女の違いをちゃんと機械翻訳が使い分けることができるのか、ということを試してみました。

 

 ついでに、弟・妹はどうか、ということも試しました。韓国語では男女の区別なく、年下の弟・妹を동생(トンセン)というのだ、ということですが、男女の区別をつけるときは弟を남동생(ナムドンセン)・妹は여동생(ヨドンセン)とよぶということです。

 

 例文は以下の通りです。他の言語にも訳すことを想定して、日本人の名前は典型的な男女の名前、それに外国人の典型的な男女の名前(ロシア・アメリカ・韓国)を入れてみました。

 

 <例文>

 山本武夫さんの山本敏夫さんです。アンナさんのお兄さんがセルゲイさんです。スティーブさんのお姉さんがマリーさんです。中野康子さんのが中野美智子さんです。李恵淑さんのが李民基さんです。そして、田中康夫さんのが田中由美さんです。

 

 さて、翻訳結果、まずはGoogle翻訳から。

 

 야마모토 타케오의 이 야마모토 토시오 씨입니다. 안나의 오빠가 세르게이 씨입니다. 스티브 씨의 언니가 마리 씨입니다. 나카노 야스코 씨의 언니가 나카노 미치코 씨입니다.
이혜숙씨의 동생이 이민기씨입니다. 그리고 다나카 야스오 씨의 여동생이 다나카 유미 씨입니다.

 

 「ヒョン」と「オッパ」の使い分けはできていますが、姉はどちらも「オンニ」です。弟は単に「トンセン」で、妹だけ「ヨドンセン」になっていますね。

 

 次にDeepL翻訳。これはドイツ企業だそうです。

 

 야마모토 다케오 씨의 이 야마모토 토시오 씨입니다. 안나 씨의 오빠가 세르게이 씨입니다. 스티브 씨의 누나가 마리 씨입니다. 나카노 야스코 씨의 언니가 나카노 미치코 씨입니다.
이혜숙 씨의 남동생이 이민기 씨입니다. 그리고 다나카 야스오 씨의 여동생이 다나카 유미 씨입니다.

 

 これが一番きちんと「ヒョン」「オッパ」「ヌナ」「オンニ」の使い分けができています。「ナムドンセン」「ヨドンセン」も区別していますね。

 

 次がMicrosoft Bingの翻訳。

 

 야마모토 타케오 씨의 이 야마모토 토시오 씨입니다. 안나 씨의 오빠가 세르게이 씨입니다. 스티브 씨의 언니가 마리 씨입니다. 나카노 야스코 씨의 언니가 나카노 미치코 씨입니다.이혜숙 씨의 남동생이 이민기 씨입니다. 그리고, 다나카 야스오 씨의 여동생이 다나카 유미 씨입니다.

 

 やっぱり「ヒョン」と「オッパ」の使い分けがされているのに、姉はどちらも「オンニ」です。「ナムドンセン」と「ヨドンセン」の使い分けはできていますね。

 

 次が「みらい翻訳」。これは日本のNTT系らしいです。

 

 야마모토 타케오 씨의 형(오빠)가 야마모토 토시오 씨입니다.안나 씨의 형(오빠)가 셀게이 씨입니다.스티브 씨의 언니(누나)가 메리 씨입니다.나카노 야스코 씨의 언니(누나)가 나카노 미치코 씨입니다.
이혜숙 씨의 남동생이 리민 모토이 씨입니다.그리고, 다나카 야스오 씨의 여동생이 타나카 유미 씨입니다.

 

 これの場合、兄は「ヒョン(オッパ)」、姉は「オンニ(ヌナ)」とかっこ書きにして判断をユーザーに任せていますね。まあ賢いようなずるいような。「ナムドンセン」「ヨドンセン」の使い分けはできています。

 

 最後に韓国系の「Papago」というサイトを試してみました。

 

 야마모토 다케오씨의 이 야마모토 토시오씨입니다. 안나 형의이 세르게이 형이에요. 스티브 씨의 언니가 마리 씨입니다. 나카노 야스코씨의 언니가 나카노 미치코씨입니다.
이혜숙 씨의 동생이 이민기 씨입니다. 그리고 다나카 야스오 씨의 여동생이 다나카 유미 씨입니다.

 

 あれ、兄は両方とも「ヒョン」で、姉は両方とも「オンニ」です。弟が「トンセン」、妹が「ヨドンセン」になっています。韓国のサイトなので、韓国語翻訳はこれ一択、という評もあったのですが、これが一番ダメですね。意外でした。

 

 今後進化する可能性は大ですし、名前などの条件を変えれば結果が違ったのかもしれませんが、今回はこの結果でした。

 

 私は韓国人と深い会話をしたことがないので、きちんと分けて使うべきなのか、そんなにこだわることではないのか、よくわからないのですが、「使い分け」という面では最優秀が「DeepL翻訳」、ダメなのが「Papago」という結果でした。「DeepL翻訳」が一番優秀なのでは、とは思っていましたが、「Papago」がダメなのは意外でしたね。

 

 ということで、2025年11月現在ですが、使い分けの実験結果でした。