• 제목/요약/키워드: 통계적 번역

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n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 (Korean-English statistical speech translation Using n-best re-ranking)

  • 이동현;이종훈;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.171-176
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    • 2006
  • 본 논문에서는 n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 시스템에 대해 논하고 있다. 보통의 음성 번역 시스템은 음성 인식 시스템, 자동 번역 시스템, 음성 합성 시스템이 순차적으로 결합되어 있다. 하지만 본 시스템은 음성 인식 오류에 보다 강인한 시스템을 만들기 위해 음성 인식 시스템으로부터 n-best 인식 문장을 추출하여 번역 결과와 함께 리랭킹의 과정을 거친다. 자동 번역 시스템으로 구절기반 통계적 자동 번역 모델을 사용하여, 음성 인식기의 발음 모델에서 기본 단어 단위와 맞추어 번역 모델과 언어 모델을 훈련시킴으로써 음성 번역 시스템에서 형태소 분석기를 제거할 수 있다. 또한 음성 인식 시스템에서 상황 별로 언어 모델을 분리하여 처리함으로써 자동 번역 시스템에 비해 부족한 음성 인식 시스템의 처리 범위를 보완할 수 있었다.

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통계적 기계번역을 위한 변환 기반 문장 분할 방법 (A Transformation based Sentence Splitting method for Statistical Machine Translation)

  • 이종훈;이동현;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.276-281
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    • 2007
  • 최근 활발하게 연구 되고 있는 통계 기반의 기계 번역 시스템에서는 입력 문장이 길어지면 번역 성능이 떨어지는 현상이 나타난다. 이를 완화하기 위해 긴 문장을 같은 의미의 짧은 문장들로 분할하여 각각 번역하면 기계 번역 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계적 기계 번역을 위한 변환 기반의 문장 분할 방법을 제안한다. 변환 기반의 문장 분할 방법은 사람이 직접 분할한 예문으로부터 변환 규칙을 학습하여 기계 번역의 입력 문장에 적용함으로써 구절 기반의 통계적 기계 번역 성능을 최대화 한다.

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말뭉치 자원 희소성에 따른 통계적 수지 신호 번역 문제의 해결 (Addressing Low-Resource Problems in Statistical Machine Translation of Manual Signals in Sign Language)

  • 박한철;김정호;박종철
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권2호
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    • pp.163-170
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    • 2017
  • 통계적 기계 번역을 이용한 구어-수화 번역 연구가 활발해짐에도 불구하고 수화 말뭉치의 자원 희소성 문제는 해결되지 않고 있다. 본 연구는 수화 번역의 첫 번째 단계로써 통계적 기계 번역을 이용한 구어-수지 신호 번역에서 말뭉치 자원 희소성으로부터 기인하는 문제점들을 해결할 수 있는 세 가지 전처리 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 1) 구어 문장의 패러프레이징을 통한 말뭉치 확장 방법, 2) 구어 단어의 표제어화를 통한 개별 어휘 출현 빈도 증가 및 구어 표현의 번역 가능성을 향상시키는 방법, 그리고 3) 수지 표현으로 전사되지 않는 구어의 기능어 제거를 통한 구어-수지 표현 간 문장 성분을 일치시키는 방법이다. 서로 다른 특징을 지닌 영어-미국 수화 병렬 말뭉치들을 이용한 실험에서 각 방법론들이 단독으로 쓰일 때와 조합되어 함께 사용되었을 때 모두 말뭉치의 종류와 관계없이 번역 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

한국어의 이형태 표준화를 통한 구 기반 통계적 기계 번역 성능 향상 (Improve Performance of Phrase-based Statistical Machine Translation through Standardizing Korean Allomorph)

  • 이원기;김영길;이의현;권홍석;조승우;조형미;이종혁
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.285-290
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    • 2016
  • 한국어는 형태론적으로 굴절어에 속하는 언어로서, 어휘의 형태가 문장 속에서 문법적인 기능을 하게 되고, 형태론적으로 풍부한 언어라는 특징 때문에 조사나 어미와 같은 기능어들이 다양하게 내용어들과 결합한다. 이와 같은 특징들은 한국어를 대상으로 하는 구 기반 통계적 기계번역 시스템에서 데이터 부족문제(Data Sparseness problem)를 더욱 크게 부각시킨다. 하지만, 한국어의 몇몇 조사와 어미는 함께 결합되는 내용어에 따라 의미는 같지만 두 가지의 형태를 가지는 이형태로 존재한다. 따라서 본 논문에서 이러한 이형태들을 하나로 표준화하여 데이터부족 문제를 완화하고, 베트남-한국어 통계적 기계 번역에서 성능이 개선됨을 보였다.

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한국어의 이형태 표준화를 통한 구 기반 통계적 기계 번역 성능 향상 (Improve Performance of Phrase-based Statistical Machine Translation through Standardizing Korean Allomorph)

  • 이원기;김영길;이의현;권홍석;조승우;조형미;이종혁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.285-290
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    • 2016
  • 한국어는 형태론적으로 굴절어에 속하는 언어로서, 어휘의 형태가 문장 속에서 문법적인 기능을 하게 되고, 형태론적으로 풍부한 언어라는 특징 때문에 조사나 어미와 같은 기능어들이 다양하게 내용어들과 결합한다. 이와 같은 특징들은 한국어를 대상으로 하는 구 기반 통계적 기계번역 시스템에서 데이터 부족 문제(Data Sparseness problem)를 더욱 크게 부각시킨다. 하지만, 한국어의 몇몇 조사와 어미는 함께 결합되는 내용어에 따라 의미는 같지만 두 가지의 형태를 가지는 이형태로 존재한다. 따라서 본 논문에서 이러한 이형태들을 하나로 표준화하여 데이터부족 문제를 완화하고, 베트남-한국어 통계적 기계 번역에서 성능이 개선됨을 보였다.

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통계적 기계 번역 기술의 연구 동향

  • 김선호;윤준태;임해창
    • 정보처리학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.76-87
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    • 2004
  • 기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)

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직교 정규화를 이용한 신경망 기계 번역에서의 커버리지 모델링 (Coverage Modeling in Neural Machine Translation using Orthogonal Regularization)

  • 이요한;김영길
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.561-566
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    • 2018
  • 최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.

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말뭉치 자동 확장을 통한 SMT 성능 향상에 대한 연구 (Research about SMT Performance Improvement Through Automatic Corpus Expansion)

  • 최규현;신종훈;김영길
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.296-299
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    • 2016
  • 현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

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말뭉치 자동 확장을 통한 SMT 성능 향상에 대한 연구 (Research about SMT Performance Improvement Through Automatic Corpus Expansion)

  • 최규현;신종훈;김영길
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.296-299
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    • 2016
  • 현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

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MATES/CK 중한기계번역시스템의 구문분석규칙 (Parsing Rules for MATES/CK)

  • 송영미;강원석;김지현;송희정;황금하;최기선
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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    • pp.337-342
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    • 2000
  • 중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석은 1120개의 구문분석규칙과 통계적 정보에 의한 확률기반에 따라 그 문장에 가장 적합한 구문트리를 찾아져 적용되는 방식으로 이루어지고 있다. 기존 구문분석 규칙은 자체에 오류가 많고, 새로운 규칙의 생성도 필요하다. 규칙에 대한 제약조건에도 좀 더 구체적이고 정확성을 높일 수 있는 상태로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석의 정확도를 높이기 위하여 구문분석규칙을 수정하는 방법에 관하여 알아보고 그 연구과정을 살펴본다.

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