신경망기계번역(NMT) 기반 한국어 번역 성능 향상을 위한 신조어 순화에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 신조어 순화란 무엇인가?

무분별하게 사용되는 외래어나 어려운 한자어 등을 뜻이 대응되는 올바른 우리말로 다듬는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 이를 위해 신조어-표준어 쌍 데이터를 구축하고 형태소 분석, 텍스트 대치, 문법 요소 결합 과정을 거쳐 번역 모델의 해석 문제를 해결하는 시스템으로 구현한다.

Q: 신조어 순화 시스템이 NMT 기반 번역 엔진의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 신조어 순화 시스템을 거친 문장은 기존 번역 시스템보다 신조어의 뜻을 더 정확하게 반영하며 번역 결과의 일관성이 높아진다. 또한 사용자 설문조사를 통해 번역 결과가 더 자연스럽다는 평가를 받음으로써 NMT의 신조어 해석 한계를 효과적으로 보완한다.

박시온

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박시온 (대원외국어고등학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 1,166 - 1,168 (3page)

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본 논문은 자연어처리 기법을 응용한 NMT(Neural Machine Translation) 번역 모델이 가지는 한계점 중 하나인 ‘신조어 해석’ 문제를 해결하기 위해 한국어 문장에 대한 신조어 순화 시스템을 제안한다. 신조어-표준어 쌍 데이터를 구축한 후 형 ... 전체 초록 보기

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