Style Transfer for Chat Language using Unsupervised Machine Translation

Q: 이 논문에서 정의한 문체 변환이란 무엇인가?

문체 변환은 소스 문체로 쓰인 텍스트가 주어질 때, 내용의 불변성을 유지하면서 타겟 문체의 텍스트를 생성하는 작업이다. 일반적으로 내용은 불변성, 문체는 가변성으로 가정하여 텍스트의 문체를 변환한다. 기존 모델로는 채팅체 변환에 어려움이 있어 비지도 기계 번역을 활용한 방법이 제안되었다.

Q: 비지도 기계 번역을 활용한 채팅체 문체 변환 모델의 성능은 어떻게 개선되는가?

연구 결과, 비지도 기계 번역 기반의 문체 변환 모델로 생성된 결과 중 잘 변환된 문장 쌍을 필터링하여 병렬 말뭉치로 활용하고, 이를 이용해 모델을 지도 학습 방식으로 미세조정하면 변환 성능이 약 50% 개선된다. 이는 기존 비지도 학습 모델에서 잘 변환되지 않던 문장들에 대한 변환 결과가 유의미하게 향상되었음을 의미한다.

정영준; 이창기; 황정인; 노형종

doi:10.5626/JOK.2023.50.1.19

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정영준 (강원대학교) 이창기 (강원대학교) 황정인 (NCSOFT) 노형종 (NCSOFT)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.1

발행연도: 2023.1

수록면: 19 - 24 (6page)

DOI: 10.5626/JOK.2023.50.1.19

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문체 변환(style transfer)은 소스 문체(source style)로 쓰여진 텍스트가 주어지면 내용(content)을 유지하면서 타겟 문체(target style)의 텍스트를 생성하는 작업이다. 일반적으로 내용은 불변성(invariance), 문체는 가변성(variance)이라고 가정하여 텍스트의 문체를 변환하게 된다. 하지만, 채팅체의 경우 기존의 문체 변환 모델로 학습이 잘 안 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 비지도 기계 번역(unsupervised machine translation)을 이용한 문체 변환 모델을 사용하여 채팅체를 문어체로 변환하는 방법을 제안한다. 또한, 변환된 결과를 활용하여 문체 변환에 사용될 수 있는 문체 간 단어 변환 사전을 구축할 수 있음을 보인다. 추가로, 변환된 결과 쌍에 대해 잘 변환된 결과만 사용할 수 있도록 필터링 방법을 적용하고, 필터링 된 결과를 이용한 지도 학습 방법으로 문체 변환 모델을 학습하여 변환 결과가 개선됨을 보인다.

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