통계적 구문분석과 Attention기반 심층 신경망을 통한 조선왕조실록 기계번역

Q: 이 논문에서 정의한 Sentence Piece Model(이)란 무엇인가?

Byte Pair Encoding 기반의 통계적 구문 분석 방법으로, 빈번하게 등장하는 문자열 쌍을 병합하여 어휘를 압축함으로써 조선왕조실록과 같은 한자 문서 정제 시 발생하는 구문 분석 문제와 미등록 단어 문제를 해결하는 모델이다.

Q: 조선왕조실록의 효율적인 번역을 위해 적용된 핵심 기술과 그 효과는 무엇인가?

연구 결과, BPE 기반의 Sentence Piece Model로 구문 분석 문제를 해결하고 SRU를 통해 학습 속도를 높였으며, Attention 기법을 적용하여 번역 성능을 향상시킴으로써 BLEU 점수 0.37의 실용적인 번역 성능을 확보하였다.

진교훈; 강경필; 조윤성; 주재걸; 김영빈

학술대회자료

통계적 구문분석과 Attention기반 심층 신경망을 통한 조선왕조실록 기계번역 Machine Translation of the Annals of the Joseon Dynasty via the Statistical Parsing and Attention-based Deep Neural Network

저자정보: 진교훈 (중앙대학교) 강경필 (고려대학교) 조윤성 (중앙대학교) 주재걸 (고려대학교) 김영빈 (중앙대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.6

수록면: 718 - 720 (3page)

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통계적 구문분석과 Attention기반 심층 신경망을 통한 조선왕조실록 기계번역

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심층 신경망을 활용한 기계번역은 비약적으로 발전하고 있으며, 다양한 언어들에 대한 보다 정확한 번역이 가능해지고 있다. 그런데도 현재 대다수의 연구는 영어와 같은 주요 언어에 집중되어, 고서 등의 번역은 아직 기초 단계에 머물러 있는 상황이다. 본 논문에서는 기존의 한자 문서들을 정제할 때 발생하는 구문 분석 문제 및 미등록 단어 문제를 해결하기 위해 통계 기반의 구문분석 방법을 사용하였고, 느린 학습 ... 전체 초록 보기

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