본 논문은 Gemini, GPT, Google Translate 등 대규모 언어 모델(LLMs)이 산스크리트어, 텔루구어, 힌디어와 같은 인도어 번역에서의 성능을 의미론적 및 감정 분석을 통해 평가한 연구이다. 전문가 번역본과 LLMs에 의한 번역본을 비교 분석하여 LLMs의 번역 정확도 향상을 확인하였으나, 특히 비유적 및 철학적 맥락에서는 감정 및 의미의 무결성 유지에 어려움이 있음을 밝혔다. 특히 감정 분석 결과, Bhagavad Gita(산스크리트어-영어), Tamas(힌디어-영어), Maha P(텔루구어-영어) 번역에서 GPT-4o와 GPT-3.5가 Google Translate보다 감정 표현을 더 잘 유지하는 것으로 나타났으며, GPT-4o와 GPT-3.5의 성능은 유사하였다. 전반적으로 LLMs는 Google Translate보다 감정 표현을 더 잘 포착하는 것으로 나타났다.
