• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.242-246
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• 2009

병렬 말뭉치 내에서 서로 대응되는 단어를 찾아내는 단어 정렬 작업은 기계 번역에서 가장 기본적으로 수행되는 작업이고 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 영한 단어 정렬에서 기존의 통계 기반 정렬 모델의 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 영한의 품사간 정렬 경향을 단어 정렬에 반영하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 기존 통계 기반 영한 단어 정렬 결과와 비교하여 제안된 방법이 정확률, 재현율, F-measure 측면에서 모두 향상시키는 것을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.231-236
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• 2009

본 논문에서는 통계적으로 추출한 수정규칙을 이용하여 구 기반 한-중 통계기계번역 시스템(PBSMT)의 단어정렬 결과를 개선하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 수정규칙은 단어정렬의 결과를 사람이 만든 정답과 비교하여 통계적으로 추출하였다. 본 논문에서는 위에서 추출한 수정규칙을 이용하여 한-중 통계기계번역 시스템의 단어정렬의 결과에서 한국어 기능어(functional word)에 나타나는 오류를 수정함으로써 단어정렬의 결과를 개선하였고 최종적으로 기계번역의 성능을 제고하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.293-296
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• 2013

통계기반 기계번역 시스템 (SBMT system)은 기계번역시스템 중에서 최근 활발히 연구되고 있는 분야이다. 통계기반 기계번역은 대용량의 말뭉치를 사용할 수 있어 특정 언어 쌍에 제한을 덜 받아 모델을 자동으로 학습할 수 있으며 다른 언어에 일반화하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 영어와 한국어 간 통계기반 기계번역에 있어서는 어순의 차이로 인한 문제를 해결할 필요성이 여전히 남아 있다. 이에 본 연구에서는 영어와 한국어 간 이중언어 말뭉치를 구축하고 통계기반 기계번역 훈련 시스템인 Moses 에 기반하여 구현한 베이스 시스템을 이용하여 이중언어 간 어순처리 및 단어정렬의 최적화 방안을 연구하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.163-168
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• 2012

문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.273-278
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• 2006

이 논문에서 통계기반의 정렬기법을 이용한 한영/영한 양방향 명사구 기계번역 시스템을 설계하고 구현한다. 정렬기법을 이용한 기계번역 시스템을 구축하기 위해서는 않은 양의 병렬말뭉치(Corpus)가 필요하다. 이 논문에서는 병렬 말뭉치를 구축하기 위해서 웹으로부터 한영 대역쌍을 수집하였으며 수집된 병렬 말뭉치와 단어 정렬 도구인 GIZA++ 그리고 번역기(decoder)인 PARAOH(Koehn, 2004), RAMSES(Patry et al., 2002), MARIE(Crego et at., 2005)를 사용하여 한영/영한 양방향 명사구 번역 시스템을 구현하였다. 약 4만 개의 명사구 병렬 말뭉치를 학습 말뭉치와 평가 말뭉치로 분리하여 구현된 시스템을 평가하였다. 그 결과 한영/영한 모두 약 37% BLEU를 보였으나, 영한 번역의 성공도가 좀더 높았다. 앞으로 좀더 많은 양의 병렬 말뭉치를 구축하여 시스템의 성능을 향상시켜야 할 것이며, 지속적으로 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 텍스트 마이닝 기법이 개발되어야 할 것이다. 무엇보다도 한국어 특성에 적합한 단어 정렬 모델이 연구되어야 할 것이다. 또한 개발된 시스템을 다국어 정보검색 시스템에 직접 적용해서 그 효용성을 평가해보아야 할 것이다.