인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.7
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 514 - 520 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.7.514
이용수
초록· 키워드
자연어 생성은 시스템의 계산 결과를 사람의 언어로 표현하는 작업을 의미한다. 이와 같은 자연어 생성 모델은 정량 평가만으로 생성된 문장의 품질을 대변할 수 없기 때문에 사람이 주관적인 기준에 따라 문장의 의미나 문법 점수를 매기는 정성 평가도 같이 사용하여 생성된 문장의 품질을 평가한다. 기존의 정성 평가는 주로 문법 적합도, 의미 적합도를 지표로 사용했으나, 평가자의 기준에 따라 큰 점수 편차가 발생하는 문제점이 존재했다. 따라서 본 논문에서는 구체적인 점수 기준을 제공해 줄 수 있는 문법정확도 평가(Grammar Accuracy Evaluation, GAE) 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기계 번역 모델의 번역 품질을 BLEU와 GAE를 통해 분석하였다. 분석 결과 BLEU 지표로 측정된 점수가 모델의 절대적인 성능을 대변하지 않음을 확인하였으며, GAE 지표를 통해 동의어로 대체된 어휘 및 문장 구조의 변화를 오답으로 평가한 BLEU 지표의 단점이 보완됨을 확인하였다.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 제안 모델
- 4. 실험
- 5. 결론
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
