시스트란의 다국어 감정 분석은 전통적인 감정 분석 기술을 확장하여 다양한 언어로 된 텍스트를 처리하고 이해한다. 다국어 감정 분석에는 독특한 구문, 의미론 및 문화적 뉘앙스를 가지고 있는데 다국어 감정 분석에 있어 중추적인 역할을 하는 기계 번역을 통해 여러 언어의 텍스트를 단일 대상 언어 영어로 번역함으로써 각 언어에 대해 별도의 모델을 개발할 필요 없이 기존 감정 분석 도구 및 모델을 사용할 수 있다.
다시 말해, 기계 번역을 통한 단일 감정 분석 파이프라인을 사용하면 다양한 언어로 콘텐츠를 처리할 수 있지만 오히려 리소스를 최적화할 수 있어 추가 언어 리소스의 필요성이 낮아진다. 단일 언어를 분석에 사용하기 때문에 모든 텍스트가 동일한 모델과 기준을 사용하여 해석되므로 감정 분류의 일관성이 보장된다. 이처럼 감정 분석에 있어서 자동 번역은 감정 분석 프로세스의 속도를 높여 다국어 데이터 소스에서 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 통찰력을 제공한다는 경쟁력을 갖는다.
실제로 오늘날 글로벌화 기업, 연구원 및 소셜 미디어 분석가들은 점점 더 다양한 다국어 콘텐츠를 접하고 있다. 각 콘텐츠의 배후에 있는 다국어 감정을 이해하여 시장 조사에서 홍보에 이르기까지 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 통찰력을 얻기 위함이다.
이를 바탕으로 기업은 전 세계의 고객 피드백, 리뷰, 댓글, 소셜 미디어 트렌드 및 시장 심리를 분석하여 글로벌 관점을 포괄적으로 이해할 수 있게 된다. 분석가 또한 다양한 언어로 소셜 미디어 플랫폼의 감정을 추적하여 실시간으로 추세, 잠재적 문제, 기회를 파악할 수 있으며 다양한 지역의 소비자 행동과 선호도에 대한 통찰력을 획득할 수 있다.
기존 언어 장벽을 허물어 기업과 연구자에게 글로벌 감정에 대한 포괄적인 관점을 제공하는 시스트란의 기술은 앞으로 번역과 감정 분석의 통합을 더욱 용이하게 만들 전망이다. 기업이 전 세계 고객의 감정과 의견을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 속도를 줄여주어 글로벌 시장을 선도할 만한 경쟁력을 확보할 수 있도록 도움이 될 것으로 보인다.
시스트란 관계자는 "머신러닝과 자연어 처리 기술이 발전함에 따라 자동 번역과 감성 분석 모두의 품질과 정확성이 향상될 것으로 예상된다. 상황 인식 번역 모델, 번역에 의존하지 않는 다국어 감정 분석 프레임워크 등의 혁신이 곧 다가오고 있다. 이러한 발전을 통해 다국어 데이터를 해석하고 이에 따라 조치를 취하는 능력이 더욱 향상될 것"이라고 예측했다.
강솔희기자 seung0103@dt.co.kr
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