영한 기계번역 시스템을 개발하기 위해서는 언어에 대한 다양한 정보를 필요로 하며, 특히 영어 단어에 대한 의미 정보를 포함하는 영한 변환사전의 풍부한 정보량은 번역품질에 중요한 요소이다. 지속적으로 생성되는 새로운 단어들은 사전에 등록되어 있지 않아 번역문에 영어 단어가 그대로 출력되어 번역품질을 저하시킨다. 또한 복합명사는 어휘분석, 구문분석을 복잡하게 하고 사전에 의미가 등록되지 않은 경우가 많아 올바르게 번역하기 어렵다. 따라서 영한 기계번역의 번역품질 향상을 위해서는 사전에 등록되어 있지 않은 단어들과 자주 사용되는 복합명사들을 수집하고 의미 정보를 추가하여 영한 변환사전을 지속적으로 확장하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 신문기사로부터 말뭉치를 추출하고, 사전 미등록 단어와 자주 나타나는 복합명사를 찾은 후, 이들에 대해 의미를 부착하여 영한 변환사전에 추가하는 일련의 과정으로 구성되는 영한 변환사전의 확장 방안을 제안하고 이를 지원하는 도구를 개발하였다. 사전 정보의 확대는 많은 사람의 노력을 필요로 하는 일이지만, 영한 기계번역 시스템의 개선을 위해서는 필수적이다. 본 논문에서 개발한 도구는 사람의 노력을 최소화 하면서, 영한 변환사전의 정보량 지속적인 확대를 위해 유용하게 활용되어 영한 기계번역 시스템의 번역품질 개선에 기여할 것으로 기대된다.
변환방식의 기계번역은 변환사전에서 제공하는 정보의 종류와 그의 정밀성에 따라서 변환과정의 복잡도와 번역의 질이 결정되어 진다. 사람에 의한 번역은 양국어 사전에서 제공하는 구절 중심의 번역정보를 이용함으로써, 그 번역의 결과는 정확하고 자연스럽다. 본 논문에서는 양국어 사전에서 제공하는 구절 중심의 여러가지 번역정보들을, 한영 기계번역시스템이 이용할 수 있는 형태의 동사 변환사전을 제안하였다. 제안된 변환사전에서는 첫째로, 구절 중심의 번역에서 동사의 역어가 선택되어지는 기준을 제공하여, 변환과정에서 추가적인 의미해석없이도 역어를 효과적으로 선택할 수 있도록 하였다. 둘째로 동사의 역어가 취하는 구체적인 구문구조를 제공하여, 여러 단계의 구조변환의 복잡도를 줄이면서도 두 언어간의 표현방식의 차이점을 해결할 수 있게 하였다.
An annotation model of a non-native speech database has been devised, wherein English is the target language and Korean is the native language. The proposed annotation model features overt transcription of predictable linguistic information in native speech by the dictionary entry and several predefined types of error specification found in native language transfer. The proposed model is, in that sense, different from other previously explored annotation models in the literature, most of which are based on native speech. The validity of the newly proposed model is revealed in its consistent annotation of 1) salient linguistic features of English, 2) contrastive linguistic features of English and Korean, 3) actual errors reported in the literature, and 4) the newly collected data in this study. The annotation method in this model adopts the widely accepted conventions, Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet (SAMPA) and the TOnes and Break Indices (ToBI). In the proposed annotation model, SAMPA is exclusively employed for segmental transcription and ToBI for prosodic transcription. The annotation of non-native speech is used to assess speaking ability for English as Foreign Language (EFL) learners.
Application of chunking to English and some other European languages has shown that it is a viable parsing mechanism for natural languages. Although a small number of attempts have been made to apply chunking to the analysis of the Korean language, it still is not clear enough what criteria there are to identify appropriate units of chunking, and how efficient and valid the chunking algorithms would be when applied to some authentic Korean texts. The purpose of this research is to provide an alternative set of algorithms for chunking Korean, and to implement them, and to test them against some English-Korean parallel corpora, which is English and Korean bibles matched sentence by sentence. It is shown in the paper that aligning related texts and identifying matched phrases between the two languages can be achieved through appropriate chunking and matching algorithms defined on the morphologically-tagged parallel corpus. Chunking and matching processes are based on the content words rather than the function words, and the matching itself is done in terms of the transfer dictionary. The implementation is done in C and XML, and can be accessed through the Internet.
기계번역이 인간의 언어 능력을 기계로 구현한다는 점에서 전산학적 성격이 강하다면, 변환 사전은 인간의 어휘부(lexicon) 정보를 그대로 기계에 표상한다는 점에서 언어학적 성격이 강하다. 여기서는 다양한 어휘부 정보 중에서 한영 기계번역에서 필요한 언어학적 정보를 추출하고 이러한 정보를 바탕으로 적절한 동사 대역어 선택을 위한 변환 사전의 모형을 만들어 보고자 하였다. 한영 기계번역에서 적절한 동사 대역어 선택의 어려움은 한국어 동형어 처리 문제와 한국어에서는 포착되지 않지만 영어로 번역하는 과정에서 발생하는 영어 표현의 특수성 때문에 기인한 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 논항과 문법 형태소, 선택제약, 개별 어휘 등의 기초적인 언어학적 개념을 이용한 변환사전을 통해 해결한다. 또한 동사 대역어 선택에 영향을 미치는 이러한 개별적인 요인들은 실제 변환사전의 기술에 있어서는 복합적으로 적용됨을 동사 '먹다'의 기술을 통해 확인할 수 있다.
한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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