• Title/Summary/Keyword: 통계기반 음차표기 모델

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Automatic Extraction of English-Chinese Transliteration Pairs using Dynamic Window and Tokenizer (동적 윈도우와 토크나이저를 이용한 영-중 음차표기 대역쌍 자동 추출)

  • Jin, Cheng-Guo;Na, Seung-Hoon;Kim, Dong-Il;Lee, Jong-Hyeok
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.13 no.6
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    • pp.417-421
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    • 2007
  • Recently, many studies have focused on extracting transliteration pairs from bilingual texts. Most of these studies are based on the statistical transliteration model. The paper discusses the limitations of previous approaches and proposes novel approaches called dynamic window and tokenizer to overcome these limitations. Experimental results show that the average rates of word and character precision are 99.0% and 99.78%, respectively.

English to Korean transliteration using Sequence to Sequence model (Sequence to Sequence 모델을 이용한 영단어 음차 표기)

  • Shin, Hyeong Jin;Yuk, Dae Bum;Lee, Jae Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.627-629
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    • 2018
  • 영단어를 음역 하는 방법으로 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법, 최대 엔트로피 기반 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 기계 번역에서 우수한 성능을 보인 Sequence-to-Sequence 모델을 영어-한글 음차 표기에 적용해보았다. 실험결과, 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

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