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초록·키워드
일본어와 한국어는 상당 부분에서 서로 닮은 언어라고 알려져 있다. 일한 기계 번역을 연구하는 많은 연구자들은 어절 단위의 어순 일치 등의 유사성을 이용한 직접 번역 방식을 채택하고 있다. 그러나, 일본어의 술부와 한국어의 술부는 대응하는 품사의 불일치, 국부적인 어순의 불일치 등의 차이를 가지고 있다. 일한 번역에 있어서, 양국어의 술부 표현의 불일치를 해결하기 위하여, 우리는 술부만을 대상으로 하는 추상적이고 의미적인 심볼(modality feature)을 테이블화(양상 테이블)하여, 양국어의 술부 표현의 피봇(pivot)으로 이용하는 방법을 제안하였다. 즉 일본어의 술부를 양상류로 분해한 다음, 양상 테이블 (MFOLT: modality feature ordering and lexicalizing table) 에 각각의 심볼을 활성화시킨다. 이 양상 테이블을 이용하여, 한국어 술부의 상대적인 순서를 결정한 다음, 각 심볼의 상태를 참조하여 한국어 술부를 생성한다. 일본어 1,635 문을 대상으로 실제로 술부를 번역 처리해 본 결과, 약 98.5%가 자연스럽게 번역 되는 것을 확인하였다.
본문·목차
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