• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권1호
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• pp.99-103
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• 2007

Translation equivalence is very important for bilingual lexicography, machine translation system and cross-lingual information retrieval. Extraction of equivalences from bilingual sentence pairs belongs to data mining problem. In this paper, discriminative learning methods are employed to filter translation equivalences. Discriminative features including translation literality, phrase alignment probability, and phrase length ratio are used to evaluate equivalences. 1000 equivalences randomly selected are filtered and then evaluated. Experimental results indicate that its precision is 87.8% and recall is 89.8% for support vector machine.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-248
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• 1997

본 논문은 다국어 자동번역시스템에서 다국어의 번역지식(사전,규칙,정보)구축을 위해 언어유형론을 도입하는 방법론을 제안한다. 다국어 번역지식의 구축과 관련하여 기존 다국어 자동번역 시스템들에서 항상 문제가 되고 있는 것은 번역지식의 구축, 관리, 재활용의 문제이다. 번역지식의 구축은 다국어를 위한 번역지식의 크기, 다국어의 수용정도와 관련되며, 번역지식의 관리는 번역지식의 단순화 정도와 관련되며, 번역지식의 재활용은 기존에 구축된 번역지식을 새로운 언어들에 재사용 정도와 관련된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 한국어를 포함한 다국어의 언어 친족성에 따라 번역지식을 공유하도록 하는 언어유형론에 기반한 다국어 공용 번역지식 구축 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.313-332
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• 2009

교차언어 문서 범주화(CLTC)는 다른 언어로 된 학습집단을 이용하여 문헌을 자동 분류할 수 있다. 이 연구는 KTSET으로부터 CLTC에 적합한 실험문헌집단을 추출하고, 기계 번역기를 이용하여 가능한 여러 CLTC 방법의 분류 성능을 비교하였다. 분류기는 SVM 분류기를 이용하였다. 실험 결과, CLTC 중에 다국어 학습방법이 가장 좋은 분류 성능을 보였으며, 학습집단 번역방법, 검증집단 번역방법 순으로 분류 성능이 낮아졌다. 하지만 학습집단 번역방법이 기계번역 측면에서 효율적이며, 일반적인 환경에 쉽게 적용할 수 있고, 비교적 분류 성능이 좋아 CLTC 방법 중에서 가장 높은 이용 가능성을 보였다. 한편 CLTC에서 기계번역을 이용하였을 때 번역과정에서 발생하는 자질축소나 주제적 특성이 없는 자질로의 번역으로 인해 성능 저하를 가져왔다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.259-267
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• 2021

기계번역기는 1950년대 처음 등장하였고 2010년대 신경망번역시스템을 적용하면서 번역정확성에 비약적인 발전을 하였다. 하지만 아직도 복잡한 문장의 번역에는 어려움을 겪고 있으며 이것은 영어학습 도구로서 기계번역기를 이용하는데 불편함을 주었다. 따라서 본 연구는 고등학교 1학년 수준의 문장들 중 다양한 뜻과 품사를 가지고 있는 as가 포함된 문장들을 분석대상으로 기계번역기를 이용한 역번역실험을 통해서 영어학습 도구로서 기계번역기의 가용성을 분석했다. 분석도구로는 신경망번역시스템을 이용한 대표적인 기계번역기인 구글 번역기, 네이버 파파고, 마이크로소프트 번역기를 이용하였다. 연구결과 기계번역기 사용시 각 as용법에 따라서 가용성이 유의하게 다른 것을 확인하였고 그에 따라 각 문장에 쓰인 as용법을 기계번역기를 사용하여 학습할 시 가용성이 높은 용법, 보통인 용법, 낮은 용법으로 분류하였다. 선행연구와는 다르게 직접 학습도구로서 기계번역기를 분석했고 접속사 as의 용법의 가용성을 수치화 시킨 데 있어서 본 연구는 연구적 공헌점을 가진다.

• Genomics & Informatics
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• 제18권2호
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• pp.21.1-21.7
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• 2020

Scientific research is mostly published in English, regardless of the researcher's nationality. However, this growing practice impairs or hinders the comprehension of professionals who depend on the results of these studies to provide adequate care for their patients. We suggest that machine translation (MT) can be used as a way of providing useful translation for biomedical articles, even though the translation itself may not be fluent. To tackle possible mistranslation that can harm a patient, we resort to crowd-sourced validation of translations. We developed a prototype of MT validation and edition, where users can vote for that translation as valid, or suggest modifications (i.e., post-editing the MT). A glossary match system is also included, aiming at terminology consistency.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.147-156
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• 2002

Aligned parallel corpora have proved very useful in many natural language processing tasks, including statistical machine translation and word sense disambiguation. In this paper, we describe an alignment technique for extracting transfer mapping from the parallel corpus. During building our system and data collection, we observe that there are three types of translation approaches can be used. We especially focuses on Traditional Chinese and Simplified Chinese text lexical translation and a method for extracting transfer mappings for machine translation.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.40-46
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• 1999

본 논문에서는 음성언어 자동 통역시스템의 일부 모듈로 구현한 한일 기계번역 시스템을 소개하였다. 이 번역시스템은 예제중심 기계번역(EBMT)에 기초를 둔 변환중심 기계번역(TDMT) 방법을 기반으로 구현하였다. 본 시스템에서는 토큰(TOKEN)이라는 새로운 번역단위를 정의하여 사용하였다. 토큰단위의 번역방법을 사용함으로써 한국어 문장의 매우 비 정형적인 점을 해결하고 번역의 질을 높일 수 있다. 본 시스템의 구문분석 단계에서는 대역어를 선정하기에 적합한 정도까지의 의존트리를 생성하는 간이파싱만을 함으로써 필요없는 노력을 경감시켰다. 대역어 사전은 한국전자통신 연구원이 수집한 음성 데이터베이스로부터 추출한 말뭉치를 사용해 구성하였다. 구현한 시스템은 여행 계획영역에서 수집된 600 발화 안의 문장을 대상으로 시험하였는데 제한된 환경에서 87%, 아무런 제약이 없는 환경에서는 71%의 성공률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1083-1091
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• 2004

본 논문은 기계번역 시스템에서 파싱의 전처리 단계로 도입되는 구 묶음 시스템을 제안한다. 구 묶음 모듈은 구 묶음의 결과로 얻어지는 의존관계 제약을 통하여 분석 시스템의 성능향상에 기여할 수 있다. 중국어를 위한 구 묶음 시스템을 변형 기반 학습 기법에 근거하여 구현하며, 의존관계를 효과적으로 파서에 넘겨줄 수 있는 인터페이스를 고안한다. 구현된 모듈을 중한 기계번역 시스템에 통합하고, 중국 관련 웹사이트로부터 수집한 말뭉치를 이용한 실험을 통해 구 묶음의 도입이 기계번역에서 분석시스템의 성능 향상에 기여할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-483
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• 1996

본 논문은 구운 분석의 검색 영역 축소를 통한 구문 분석기의 성능 향상을 목적으로 connectionism을 이용한 부분 구문 인식기의 설계와 구현을 기술한다. 본 부분 구문 인식기는 형태소 분석된 문장으로부터 명사-주어부와 술어부를 인식함으로써 전체 검색 영역을 여러 부분으로 나누어 구문 분석문제를 축소시키는 것을 목적으로 하고 있다. Connectionist 모델은 입력층과 출력층으로 구성된 개선된 퍼셉트론 구조이며, 입/출력층 사이의 노드들을, 입력층 사이의 노드들을 연결하는 연결 강도(weight)가 존재한다. 명사-주어부 및 술어부 구문 태그를 connectionist 모델에 적용하며, 학습 알고리즘으로는 개선된 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 사용한다. 부분 구문 인식 실험은 112개 문장의 학습 코퍼스와 46개 문장의 실험 코퍼스에 대하여 85.7%와 80.4%의 정확한 명사-주어부 및 술어부 인식을, 94.6%와 95.7%의 명사-주어부와 술어부 사이의 올바른 경계 인식을 보여준다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.199-204
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• 2022

본 연구의 목적은 기계번역을 활용한 대학교 영어쓰기 수업에서 한-영 기계번역 결과물에 나타난 형태적 및 구문적 오류 유형과 그에 대한 원인을 분석하기 위한 것이다. 한국의 EFL 대학생 7명이 연구에 참여하였으며, 그들은 한 학기동안 총 3회의 영어쓰기 과제를 수행하였다. 본 연구에서는 학생들이 제출한 영어쓰기 결과물 중 기계번역 결과물에 나타난 형태적 및 구문적 오류의 유형을 분석하였으며, 우리말 초고와 비교 분석을 통하여 그 원인을 찾아보고자 하였다. 분석결과, 기계번역 결과물에서 가장 많이 발생한 오류는 문장구조와 표기법 관련 오류였으며, 기계번역 결과물에서 발생한 대부분의 오류는 한국어 원문의 오류로 인하여 발생한 것으로 파악되었다.