개체명 인식과 단어 정렬을 이용한 통계적 기계번역의 성능 향상

Q: 이 논문에서 정의한 통계적 기계번역이란 무엇인가?

대량의 병렬 학습말뭉치로부터 단어 혹은 구에 대한 확률정보를 학습하여 원시문장을 대상문장으로 번역하는 데이터 중심적 기계번역 방법이다. 이는 데이터의 통계적 특성을 활용하여 번역의 정확도를 높이는 접근 방식을 취한다.

Q: 통계적 기계번역의 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 개체명 처리 방법은 무엇인가?

연구 결과, 개체명 인식기와 단어 정렬 정보를 활용해 개체명을 Place-holder로 대체하는 전처리를 수행하고 번역 후 이를 복원함으로써 성능을 향상시켰다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 완화하고 문맥 기반의 자연스러운 번역이 가능해졌다.

이원기; 김영길; 조승우; 권홍석; 이의현; 조형미; 이종혁

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저자정보: 이원기 (포항공과대학교) 김영길 (한국정보통신연구원) 조승우 (포항공과대학교) 권홍석 (포항공과대학교) 이의현 (포항공과대학교) 조형미 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 615 - 617 (3page)

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통계적 기계번역에서 개체명은 데이터 부족문제(Data sparseness problem), 동음이의어로 인한 모호성, 다중단어 표현(Multi-word expression) 과 같은 문제들로 인해 올바른 번역문장 생성에 어려움을 준다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위해, 본 논문은 학습 시 전처리 단계에서 개체명인식기(Named ... 전체 초록 보기

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