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심층학습 기반의 Predictor-Estimator 모델을 이용한 영어-한국어 기계번역 품질 예측

Quality Estimation of English-Korean Machine Translation using Neural Network based Predictor-Estimator Model
정보과학회논문지 제45권 제6호, 2018.6, 545-553 (9 pages)
DOI :10.5626/JOK.2018.45.6.545
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초록
기계번역 품질 예측은 정답번역문의 참고 없이 기계번역문장의 번역품질을 예측하는 것을 말하며, 최근 들어 기계번역분야에서 중요성이 강조되고 있다. 현재까지 영어-유럽어를 대상으로 기계번역 품질 예측 연구들이 진행되어 왔으며, 영어-한국어에 대해 기계번역 품질 예측을 시도한 사례가 없었다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 품질 예측을 위한 학습 데이터를 구축하고, 심층학습 기반의 모델을 적용하여 영어-한국어에 대한 기계번역 품질 예측을 수행한다. 학습 데이터 생성을 위해서는 기계번역문장에 기반한 새로운 정답번역문을 만드는 과정이 필요하며, 본 논문에서는 자유로운 어순과 다양한 형태가 가능한 한국어 문장의 특징을 고려하는 새로운 정답번역문을 만들기 위한 가이드라인을 제시한다. 또한 학습 데이터가 편향되는 문제를 완화하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서 구축한 학습데이터와 심층학습 기반의 모델을 이용한 실험 결과, 영어-한국어 기계번역 품질 예측이 잘 수행됨을 확인하였다.

Quality Estimation (QE) for machine translation is an automatic method for estimating the quality of machine translation output without the need to use reference translations. QE has recently grown in importance in the field of machine translation (MT). Recent studies on QE have mainly focused on European languages, whereas fewer studies have been carried out on QE for Korean. In this paper, we create a new QE dataset for English to Korean translations and apply a neural network based Predictor-Estimator model to a QE task of English-Korean. Creating a QE dataset requires manual post-edited translations for MT outputs. Because Korean is a free word order language and allows various writing styles for translation, we provide guidance for creating manual post-edited Korean translations for English-Korean QE data. Also, we alleviate the imbalanced data problem of QE data. Finally, this paper reports on our experimental results of the QE task of English-Korean by using the Predictor-Estimator model trained from the created English-Korean QE data.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 영어-한국어 QE 데이터 구축 가이드라인
4. 심층학습 기반의 Predictor-Estimator 모델을 이용한 영어-한국어 기계번역 품질 예측 시스템
5. 실험
6. 결론
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