• Title/Summary/Keyword: 동시통역 시스템

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A Study on Segmentation Unit for the Real-time Simultaneous Interpretation System (실시간 동시통역 시스템 개발을 위한 통역 분절단위 연구)

  • Koo, Youngeun;Kim, Jiyoun;Hong, Jungpyo;Hong, Munpyo;Choi, Sung-Kwon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.229-235
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    • 2019
  • 동시통역에서는 번역이 즉각적으로 빠르게 이루어지면서 원천텍스트의 의미가 정확히 전달되는 것이 핵심이다. 따라서 실시간 동시통역 시스템의 개발을 위해서는 번역정확도와 번역속도가 균형적으로 최적을 이루는 지점에서 분절하는 방법론이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 운율 정보, 문법·통사 규칙, 의미 단위, 담화구조 표지, 분절단위의 길이 등 다양한 언어학적 자질을 제시하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법론을 검증하는 실험을 진행하였으며 그 결과 영한 데이터는 82%, 한영 데이터는 90%의 정확도를 보였다.

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Segmentation Methods for Different Speech Rate in Simultaneous Interpretation (발화자별 발화 속도를 고려한 실시간 동시통역 분절 방법론)

  • Koo, Youngeun;Kim, Jiyoun;Hong, Jungpyo;Hong, Munpyo;Choi, Sung-Kwon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.369-374
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    • 2020
  • 동시통역은 원천텍스트의 의미를 잘 전달하는 것 뿐만 아니라, 순차통역이나 번역과 달리, 지연 시간없이 즉각적으로 번역하는 것이 매우 중요하다. 따라서 적절한 길이의 지점에서 원천텍스트를 분절해야 한다. 그러나 발화자마다 발화 속도가 서로 다르며, 이 발화 속도는 전체 발화에서 늘 일정하지 않기 때문에, 분절단위의 적절한 길이를 설정하는 것은 상당히 어려운 과제이다. 본 연구에서는 발화자마다 발화 속도가 다른 상황과 발화가 진행되는 동안 실시간으로 발화 속도가 변화하는 상황에 적응 가능한 동시통역 분절 방법론(개인화 기법)을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 동시통역 데이터를 이용하여 기준 발화 속도를 설정하였다. 그 다음 이를 원천 발화의 현재 속도와 비교하여 실시간으로 해당 발화자에게 있어 최적의 분절길이가 얼마인지 계산한다. 제안한 개인화 기법의 효력을 검증하기 위해 실험을 진행하였고, 그 결과 개인화를 적용하면 분절 성능이 높아졌다.

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Smart device based sight translation training system for simultaneous interpreting practice (동시통역 학습을 위한 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템)

  • Pyo, Ji Hye;An, Donghyeok
    • Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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    • v.8 no.7
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    • pp.759-768
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    • 2018
  • As the number of exchange in various fields between countries increases, the number of international conference increases. Many students study simultaneous interpretation due to the increased demand of simultaneous interpretation. Since simultaneous interpretation requires a lot of learning time, students majoring in translation perform the self learning. The paper based sight translation training system is a representative self learning method, but backtracking decreases the efficiency of self learning and it requires the help of the partner. To improve the learning efficiency, computer based sight translation training system has been proposed. However, since students uses the computer based sight translation training system only in a fixed area due to low mobility of computer, the utilization of the system decreases. In this paper, smart device based sight translation training system has been proposed to increase the utilization of the proposed system. Since smart device has lower computing capabilities than the computer, we have proposed algorithms to deal with the low performance. We implement and evaluate the functionalities of the proposed training system.

Smart device based short-term memory training system for interpretation (스마트 단말에서의 통역용 단기기억력 향상 훈련 시스템)

  • Pyo, Ji Hye;An, Donghyeok
    • Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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    • v.9 no.3
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    • pp.747-756
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    • 2019
  • Students studying interpretation perform additional study and training in addition to regular class. In simultaneous interpreting and consecutive interpreting, interpreter should memorize speaker's announcement because of different language structure. To improve short-term memory, students perform memory training that requires a pair of students. Therefore, they can not perform self-learning, and therefore, efficiency of studying decreases. To resolve this problem, computer based short-term memory training system has been proposed. Student can perform self-learning by changing words in text to special character in the training system. However, efficiency of studying decreases because computer has low portability. Since the number of words is larger than the number of words to be switched into special character, learning difficulty decreases. To resolve this problem, smart device based short-term memory training system has been proposed. Student can perform smart device based training system without space constraints. Since the proposed training system increases the number of words to be changed into special character, learning difficulty increases. We implemented and evaluated the functionalities of the proposed training system.