번역문 사후교정을 위한 교차언어 모델 기반의 전이학습

Q: 이 논문에서 정의한 번역문 사후 교정이란 무엇인가?

기계 번역 시스템이 생성한 번역문의 오류를 자동으로 교정하여 전체적인 번역 품질을 향상시키는 연구 분야를 의미한다. 이는 기계 번역의 한계를 보완하기 위해 자동화된 교정 프로세스를 적용하여 최종 출력물의 정확도를 높이는 것을 목적으로 한다.

Q: 번역문 사후 교정 성능 향상을 위해 TLM 도입이 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, TLM을 도입하여 교차 언어적 표현 학습을 강화한 모델이 MLM만을 사용한 모델보다 번역문 사후 교정 성능이 더 높게 나타났다. 따라서 교차 언어 모델 기반의 전이 학습이 사후 교정 시스템의 효율성을 높이는 데 효과적이다.

이지형; 이원기; 김영길; 이종혁

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이지형 (포항공과대학교) 이원기 (포항공과대학교) 김영길 (한국전자통신연구원) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 392 - 394 (3page)

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번역문 사후 교정은 기계 번역 시스템이 생성한 문장을 교정하여 더 나은 번역문을 만들어내는 연구로 써, 기계 번역 시스템의 번역 품질을 향상하기 위해 제안되었다. 본 연구에서는 번역문 사후 교정 시스템 에 교차언어 모델(cross-lingual language model) 기반의 전이학습 ( ... 전체 초록 보기

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