ChatGPT 다국어 번역 자동화

안녕하세요! 오늘은  ChatGPT 다국어 번역 자동화에 대해서 알아보려 합니다.

이 가이드에서는 ChatGPT를 활용해 이메일, 문서, 웹 콘텐츠를 자동으로 번역하고 현지화하는 워크플로우를 단계별로 설명합니다. 번역 프로세스 자동화부터 후처리 팁까지 모두 담았습니다.

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글로벌 시장 진출이나 해외 고객 대응을 위해 다국어 번역 업무를 자동화하세요.
ChatGPT를 활용하면 번역 비용과 시간을 크게 절감하고, 일관된 톤과 스타일을 유지할 수 있습니다.

번역 자동화가 필요한 이유

• 번역 비용 및 인력 의존도를 낮춰 빠른 대응이 가능
• 동일한 어조와 스타일을 유지해 브랜드 일관성 확보
• 단순 텍스트 변환을 넘어, 문화적 맥락을 고려한 현지화 지원

번역 워크플로우

1. 원본 텍스트 전처리
   • HTML 태그·특수문자 제거
   • 문장 단위 분할(예: 100~200자)
2. ChatGPT 번역 요청
   • “아래 문서를 X언어로 번역하고, 전문 용어는 원어 병기해 주세요.”
   • 번역과 함께 “톤은 공식·간결하게” 등 어투 지시
3. 후처리 & 검수
   • 날짜·숫자 포맷 및 통화 단위 변환
   • 용어집 기반 용어 일관성 검토
   • 사람이 최종 검수 및 미세 조정

system: 당신은 전문 번역가입니다.
user: 아래 한국어 문서를 영어와 일본어로 번역해 주세요. 전문 용어는 원어로 병기하고, 어조는 친근하면서도 정중하게 유지해 주세요.
<원문 텍스트>

 

자동화 스크립트 (Python 예시)

import os
from openai import OpenAI
from bs4 import BeautifulSoup

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def translate_text(text: str, target_lang: str) -> str:
    prompt = (
        f"아래 문서를 {target_lang}로 번역해 주세요. "
        "전문 용어는 원어 병기해 주시고, 어조는 공식·간결하게 유지해주세요.\n\n"
        f"{text}"
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        max_tokens=800
    )
    return response.choices[0].message.content

# 예시 사용
html = "<p>안녕하세요. 제품 출시 안내입니다.</p>"
text = BeautifulSoup(html, "html.parser").get_text()
en = translate_text(text, "English")
jp = translate_text(text, "Japanese")
print(en)
print(jp)

현지화 팁

• 날짜·시간 포맷: Locale에 맞게 변환
• 수치 단위: 킬로그램 → 파운드, 원화 → 달러 등
• 문화적 표현: 관용구나 축하 문구는 현지 방식으로 재작성
• 용어집 관리: 자주 쓰는 고유명사는 용어집에 등록해 일관성 유지

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오늘은 ChatGPT 다국어 번역 자동화에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT 기반 데이터 시각화 자동화에 대해서 알아보도록 할게요!