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논문 기본 정보
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초록·키워드
통계기반 자동 번역 시스템은 구현과 유지보수의 용이함으로 최근 많은 관심을 받고 있다. 본 연구의 목적은 MOSES[1] 시스템을 이용하여 통계기반의 한/일 양방향 기계번역시스템을 구축하는 것이다. 한/일 문장단위 병렬 코퍼스를 구축하여 번역모델 학습에 이용하였고, 한/일 각각 대량의 원시 코퍼스를 이용하여 언어모델 학습에 이용하였다. 시스템 구축 결과 기존의 규칙기반 번역 시스템의 성능에 근접하는 결과를 얻었으며, 발생하는 오류의 대부분은 각 처리 단계에서 발생하는 노이즈에 기인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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