• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.288-290
• /
• 2012

서로 다른 분야에서 사용되는 어휘는 서로 다르게 번역된다. 본 논문에서는 특정 분야를 고려해 번역하기 위하여 대역 사전을 통계기계번역과 결합한 방법을 제안한다. 한/일 병렬 말뭉치를 500문장을 이용해 평가해 본 결과 학습용 병렬 말뭉치의 양이 너무 적거나 특정 분야의 병렬 말뭉치가 존재하지 않을때 대역 사전을 결합하면 번역 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.307-310
• /
• 2013

본 논문은 한국어-스페인어와 한국어-불어 간의 양방향 이국어 사전(Bi-directional bilingual lexicon)을 자동으로 구축하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 한국어와 스페인어/불어 간의 병렬 말뭉치를 직접적으로 구축하기에는 어려움에 따르기 때문에, 영어를 중심언어로 하는 영어(EN)-한국어(KR)/스페인어(ES)/불어(FR) 병렬 말뭉치를 이용하여 문맥 벡터를 만들고 그들 간의 유사도를 계산하는 변형된 문맥 벡터 방법을 제안한다. 영어는 다른 언어와의 이국어 병렬 말뭉치가 비교적 많이 공개되어 있기 때문에 이 방법을 이용하면 비교적 쉽게 KR-ES와 KR-FR 양방향 이국어 사전을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험해본 결과 최고 85%(ES${\rightarrow}$KR)의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.23-29
• /
• 2021

Recent deep learning-based natural language processing studies are conducting research to improve performance by training large amounts of data from various sources together. However, there is a possibility that the methodology of learning by combining data from various sources into one may prevent performance improvement. In the case of machine translation, data deviation occurs due to differences in translation(liberal, literal), style(colloquial, written, formal, etc.), domains, etc. Combining these corpora into one for learning can adversely affect performance. In this paper, we propose a new Corpus Weight Balance(CWB) method that considers the balance between parallel corpora in machine translation. As a result of the experiment, the model trained with balanced corpus showed better performance than the existing model. In addition, we propose an additional corpus construction process that enables coexistence with the human translation market, which can build high-quality parallel corpus even with a monolingual corpus.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2007.10a
• /
• pp.317-322
• /
• 2007

이 발표는, <21세기 세종 계획>(문화관광부/국립국어원의 지원, 1998~2007)의 일환으로 이루어진, 특수자료 구축 분과의 지난 10년간의 성과를 소개하고자 하는 데에 목적이 있다. 특수자료 구축 분과에서는 구어, 병렬, 역사 자료, 북한 및 해외 말뭉치와 같은 특수 말뭉치의 구축을 담당하고 있다. 여기서는 특수자료 구축 소분과의 개요와 과제의 구성, 각 세부 과제별 말뭉치 구축 성과 및 각 말뭉치의 가치와 특성을 밝히고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.465-469
• /
• 2022

자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술이 발달함에 따라 자동 음성 인식 시스템의 성능을 높이기 위한 방법 중 하나로 자동 후처리기 연구(automatic post-processor)가 진행되어 왔다. 후처리기를 훈련시키기 위해서는 오류 유형이 포함되어 있는 병렬 말뭉치가 필요하다. 이를 만드는 간단한 방법 중 하나는 정답 문장에 오류를 삽입하여 오류 문장을 생성하여 pseudo 병렬 말뭉치를 만드는 것이다. 하지만 이는 실제적인 오류가 아닐 가능성이 존재한다. 이를 완화시키기 위하여 Back TranScription (BTS)을 이용하여 후처리기 모델 훈련을 위한 병렬 말뭉치를 생성하는 방법론이 존재한다. 그러나 해당 방법론으로 생성 할 경우 노이즈가 적을 수 있다는 관점이 존재하다. 이에 본 연구에서는 BTS 방법론과 인위적으로 노이즈 강도를 추가한 방법론 간의 성능을 비교한다. 이를 통해 BTS의 정량적 성능이 가장 높은 것을 확인했을 뿐만 아니라 정성적 분석을 통해 BTS 방법론을 활용하였을 때 실제 음성 인식 상황에서 발생할 수 있는 실제적인 오류를 더 많이 포함하여 병렬 말뭉치를 생성할 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.407-411
• /
• 2022

최근 COVID-19로 인해 대중의 의학 분야 관심이 증가하고 있다. 대부분의 의학문서는 전문용어인 의학용어로 구성되어 있어 대중이 이를 보고 이해하기에 어려움이 있다. 의학용어를 쉬운 뜻으로 풀이하는 모델을 이용한다면 대중이 의학 문서를 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 이런 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 Transformer 기반 번역 모델을 이용한 의학용어 탐지 및 해석 모델을 제안한다. 번역 모델에 적용하기 위해 병렬말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 병렬말뭉치를 구축한다: 1) 의학용어 사전을 구축한다. 2) 의학 드라마의 자막으로부터 의학용어를 찾아서 그 뜻풀이로 대체한다. 3) 원자막과 뜻풀이가 포함된 자막을 나란히 배열한다. 구축된 병렬말뭉치를 이용해서 Transformer 번역모델에 적용하여 전문용어를 찾아서 해석하는 모델을 구축한다. 각 문장은 음절 단위로 나뉘어 사전학습 된 KoCharELECTRA를 이용해서 임베딩한다. 제안된 모델은 약 69.3%의 어절단위 BLEU 점수를 보였다. 제안된 의학용어 해석기를 통해 대중이 의학문서를 좀 더 쉽게 접근할 수 있을 것이다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.271-277
• /
• 2020

Machine translation refers to software that translates a source language into a target language, and has been actively researching Neural Machine Translation through rule-based and statistical-based machine translation. One of the important factors in the Neural Machine Translation is to extract high quality parallel corpus, which has not been easy to find high quality parallel corpus of Korean language pairs. Recently, the AI HUB of the National Information Society Agency(NIA) unveiled a high-quality 1.6 million sentences Korean-English parallel corpus. This paper attempts to verify the quality of each data through performance comparison with the data published by AI Hub and OpenSubtitles, the most popular Korean-English parallel corpus. As test data, objectivity was secured by using test set published by IWSLT, official test set for Korean-English machine translation. Experimental results show better performance than the existing papers tested with the same test set, and this shows the importance of high quality data.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.16 no.12
• /
• pp.1254-1258
• /
• 2010

In information retrieval, different surface forms of the same object can cause poor performance of systems. In this paper, we propose the method extracting alternative words using translation words as features of each word extracted from parallel corpus, korean/english title pair of patent information. Also, we propose an association word filtering method to remove association words from an alternative word list. Evaluation results show that the proposed method outperforms other alternative word extraction methods.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.14B no.3 s.113
• /
• pp.231-240
• /
• 2007

In this paper, we propose an automatic extraction model for unknown translations and implement an unknown translation extraction system using the proposed model. The proposed model as a phrase-alignment model is incorporated with three models: a phrase-boundary model, a language model, and a translation model. Using the proposed model we implement the system for extracting unknown translations, which consists of three parts: construction of parallel corpora, alignment of Korean and English words, extraction of unknown translations. To evaluate the performance of the proposed system we have established the reference corpus for extracting unknown translation, which comprises of 2,220 parallel sentences including about 1,500 unknown translations. Through several experiments, we have observed that the proposed model is very useful for extracting unknown translations. In the future, researches on objective evaluation and establishment of parallel corpora with good quality should be performed and studies on improving the performance of unknown translation extraction should be kept up.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.434-439
• /
• 2018

문체 변환 시스템을 학습하는 데 있어서 가장 큰 어려움 중 하나는 병렬 말뭉치가 부족하다는 것이다. 최근 대량의 비병렬 말뭉치만으로 문체 변환 문제를 해결하려는 많은 연구들이 발표되었지만, 아직까지도 원 문장의 정보 보존(Content preservation)과 문체 변환(Style transfer) 모두를 이루는 것이 쉽지 않은 상태이다. 특히 비교사 학습의 특성상 문체 변환과 동시에 정보를 보존하는 것이 매우 어렵다. Attention 기반의 Seq2seq 네트워크를 이용할 경우에는 과도하게 원문의 정보가 보존되어 문체 변환 능력이 떨어지기도 한다. 그리고 OOV(Out-Of-Vocabulary) 문제 또한 존재한다. 본 논문에서는 Attention 기반의 Seq2seq 네트워크를 이용하여 어절 단위의 정보 보존력을 최대한 높이면서도, 입력 문장에 효과적으로 Noise를 넣어 문체 변환 성능을 저해하는 과도한 정보 보존 현상을 막고 문체의 특성을 나타내는 어절들이 잘 변환되도록 할 뿐 아니라 OOV 문제도 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 우리는 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법들이 한국어 문장뿐 아니라 영어 문장에 대해서도 state-of-the-art 시스템들에 비해 향상된 성능을 보여준다는 사실을 확인하였다.