Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.165-167
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1998
본 논문에서는 한.영 기계번역을 위한 한국어 품사 분류를 한다. 한국어 표준문법에서 제시되는 품사 분류 기준은 의미, 기능, 형식의 세 가지 기준을 적용하고 있으며, 자연언어처리에서도 같은 분류 기준을 바탕으로 하고 있다. 품사 분류에 여러 가지 기준을 적용하는 것은 문법구조 이해 및 품사 분류를 어렵게 한다. 또한 한.영 기계번역시 품사의 불일치로 전처리가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 하나의 기준을 적용하여 품사 분류를 한다. 방법으로 한국어 표준문법에 의하여 말뭉치에 태깅하고 문제점을 찾아내며, 새로운 기준에 의하여 품사 분류를 한다. 본 논문에서 분류된 품사는 한국어 문장에서 통사적 역할이 동일하고, 영에서의 사전 품사와 동일하다. 또한 품사 분류의 모호성을 제거하고, 한국어의 문장 구조를 명확히 표현하며, 한.영 기계번역시 패턴 매칭에 의한 목적언어 생성이 가능하다.
The purpose of this paper was to find examples of a group of interpretations while biased toward the translation of the manuscripts of Myeongnology, and to apply the criteria of the translation of the manuscripts of Myeongnology in accordance with the criteria of SIN(信), DAL(達), and AH(雅) of EOM-BOK. Since the original author's intention should be faithfully reflected, the translation of the original book should be applied to the interpretation required at that time based on the translation corresponding to SIN(信), the translation corresponding to DAL(達) and the AH(雅) translation corresponding to the elegant interpretation. Translation is the most important purpose of implementing equivalence in the intentions of the original author, so the equivalence of the Source language and the Taget language should be observed even in the differences of expression. Up until now, the question of the translation of the nouns has mainly focused on the translation of the stylistic system by focusing on trying to overcome the structural differences of the language. Translation now requires the implementation of semantic equivalence as well as primarily a stylistic approach. This researcher wanted to open a new horizon for the study of classical literature in Myong-hak by presenting a standard for the translation of robes that achieve the intent and equivalence of the original author in the translation of the original text.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.4
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pp.48-54
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2000
This Paper classified korean Parts-of-speech for korean-english machine translation and investigated morphological characters of each parts-of-speech. Korean standard grammar classified parts-of-speech by semantic, functional and formal character. Many rules make a difficulties the understanding of grammar structure and parts-of-speech classification and it is necessary to preprocess at machine translation. This paper classified korean parts-of-speech by one rule. The parts-of-speech suggested in this paper have a same syntactic role and same parts-of-speech with english dictionary, and express the structure of korean sentence. And also it can make target language by pattern matching in korean-english translation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.25-28
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2011
본 논문에서는 스마트폰과 같은 모바일 단말기 자체에서 동작하는 경량화된 영한 하이브리드 모바일 번역 엔진을 설계 및 구현하였다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리(Translation Memory)와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 하였다. PC에 비해 하드웨어 제약이 심한 스마트폰 자체에서 구동이 원활하도록 주메모리의 사용을 줄이고 분석 시간 단축을 위하여 핵심 번역 엔진을 포함한 번역 지식 DB가 외장메모리에서 구동되도록 하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 서버 기반의 구글번역기 대비 70.0%로 사용자의 의미전달이 가능한 실용적인 수준으로 평가되었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.322-325
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1996
이 논문은 개념기반의 대화체 언어번역시스템의 번역부의 평가에 대해 기술한 것이다. 대상언어는 한국어와 영어로 한국어를 해석하여 영어로 번역하는 시스템이다. 개념기반 시스템은 개념을 기준으로 입력된 문장을 해석하고 그 개념을 이용하여 번역한다. 개념기반 시스템은 개념에 기반을 두기 때문에 자유로운 간투사의 사용, 빈번한 단어 생략 등의 특성을 가지는 대화체 번역에 유리하다. 시스템의 평가는 입력문에 대한 번역문의 결과가 의미적으로 어느 정도 전달되었는지를 평가자의 주관적인 판단에 의해 평가한다. 현재 개발된 시스템은 여행안내 영역(domain)을 대상으로 하고 있다. 개발된 시스템에 대한 평가는 대화체를 전사한 문장과 음성인식의 결과 두 가지의 입력에 대해 하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.8
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pp.2025-2037
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1997
The concept-based translation system, which is a part of the Korean spoken language translation system, translates spoken utterances from Korean speech recognizer into one of English, Japanese and Korean in a travel planning task. Our system regulates semantic rather than the syntactic category in order to process the spontaneous speech which tends to be regarded as the one ungrammatical and subject to recognition errors. Utterances are parsed into concept structures, and the generation module produces the sentence of the specified target language. We have developed a token-separator using base-words and an automobile grammar corrector for Korean processing. We have also developed postprocessors for each target language in order to improve the readability of the generation results.
Park, Chanjun;Lee, Yeonsu;Lee, Chanhee;Lim, Heuiseok
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.363-368
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2020
글로벌 시대를 맞이하여 언어의 장벽을 해소하기 위하여 기계번역 연구들이 전 세계적으로 이루어지고 있다. 딥러닝의 등장으로 기존 규칙 및 통계기반 방법론에 비하여 눈에 띄는 성능향상을 이루어내고 있으며 많은 연구들이 이루어지고 있다. 인공신경망 기반 기계번역 모델을 만들 때 가장 중요한 요소는 병렬 말뭉치의 양과 질이다. 본 논문은 한-영 대용량의 말뭉치를 수집하고 병렬 말뭉치 필터링 기법을 적용하여 데이터의 양과 질을 충족시켰으며 한-영 기계번역 관련 객관적인 테스트셋인 Iwslt 16, Iwslt 17을 기준으로 기존 한-영 기계번역 관련 연구 중 가장 좋은 성능을 보였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.229-236
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2011
In this paper we present light weighted English-to-Korean and Korean-to-English mobile translators on smart phones. For natural translation and higher translation quality, translation engines are hybridized with Translation Memory (TM) and Rule-based translation engine. In order to maximize the usability of the system, we combined an Optical Character Recognition (OCR) engine and Text-to-Speech (TTS) engine as a Front-End and Back-end of the mobile translators. With the BLEU and NIST evaluation metrics, the experimental results show our E-K and K-E mobile translation equality reach 72.4% and 77.7% of Google translators, respectively. This shows the quality of our mobile translators almost reaches the that of server-based machine translation to show its commercial usefulness.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.237-241
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2009
본 논문에서는 도메인별 병렬 말뭉치를 이용하여 해당 도메인에 특화된 한영 대역쌍을 Moses Toolkit을 이용하여 자동 추출하였다. 이렇게 추출된 대역쌍은 도메인 특화 자동 번역 시스템의 번역 사전으로 사용하기에는 많은 오류가 포함되어 있기 때문에, 본 논문에서는 이를 효율적으로 제거할 수 있는 식을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 식으로 오류를 제거한 결과, 임계값 0.5를 기준으로 추출된 한영 대역쌍이 1,098개였고, 이는 실험에 사용한 기업 분야 병렬 말뭉치 42,200문장 중에서 29,292문장(69.4%)에 영향을 주었다. 자동으로 추출한 도메인 특화 번역 지식을 기존 자동 번역 시스템의 번역 지식에 적용한 결과 BLEU가 0.0054 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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