저-자원 언어의 번역 향상을 위한 다중-언어 기계번역

Q: 이 논문에서 정의한 저-자원 언어란 무엇인가?

저-자원 언어는 신경망 기계번역 모델 학습에 필요한 대량의 병렬 코퍼스가 부족하여 번역 성능이 제한적인 언어를 의미한다. 이는 데이터 희소성 문제로 인해 모델의 학습 과정에서 성능 저하를 초래하는 주요 요인으로 작용한다.

Q: 저-자원 언어의 기계번역 성능을 향상시키는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 저-자원 언어의 기계번역 성능은 다중-언어 자원과 Out-domain 데이터를 활용함으로써 크게 향상된다. 특히, 한국어-영어 번역의 경우 일본어보다 중국어 자원 활용이 더 효과적이며, 다양한 다중-언어 자원을 함께 사용하는 것이 유리하다.

허광호; 고영중; 서정연

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 허광호 (서강대학교) 고영중 (동아대학교) 서정연 (서강대학교)

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

발행연도: 2019.6

수록면: 649 - 651 (3page)

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신경망 기계번역은 학습 데이터가 부족할 경우 매우 제한적인 번역 성능을 보인다. 본 연구는 다중-언어 자원과 Out-domain 데이터를 활용한 한국어-영어 기계번역 모델을 제안하여 데이터 부족으로 인한 성능 저하 문제를 완화하였다. 다중-언어는 중국어와 일본어 자원을 사용하였고 Out-domai ... 전체 초록 보기

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