At least two projects for English-to-Korean translation have been already in action for the last few years, but so far no attention has been paid to the problem of resolving pronominal reference and a default pronoun translation has been considered instead. In this paper we argue that pronous cannot be handled trivially in an English-to-Korean translation and one cannot bypass the task of resolving anaphoric reference if aiming at good and natural translation. In addition, we propose lexical transfer rules for English-to-Korean anaphor translation and outline an anaphora resolution model for an English-to-Korean MT system in operation.
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.
기계번역 품질 평가는 중대한 문제이다. 기계번역의 품질이 사용자 요구와 거리가 상당히 있는 현재의 상황에서 기계번역 시스템의 객관적 평가는 기계번역 소프트웨어 사용자와 판매자 간의 신뢰를 구축하고 개발자들 간에 생산적인 경쟁관계를 조성하게 하여 결과적으로 기계번역 품질의 고급화를 지속적으로 유도하는 역할을 할 것이다. 이를 위해서는 특히 언어학적 측면과 자료처리 측면에서 개선이 계속되고 있는지를 확인할 수 있도록 기계번역 시스템의 품질을 평가할 수 있는 연구가 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 정들을 고려해 넣은 영한 기계번역의 언어학적 평가 방법을 제시하고 이를 몇 개의 상용 기계번역 시스템을 대상으로 실험하여 실험결과를 보고한다. 이 방법은 기본적으로 언어현상과 학습수준으로 분류된 3.373 영어 문장으로 구성된 평가자료에 기반하고 있다.
본 논문은 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특정 도메인으로 특화하는 방법에 의해 구축된 영한 특허 자동번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 특정 도메인으로서의 특허 자동번역기를 위한 특화 방법은 다음과 같은 단계로 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서의 수집 및 언어학적 특성 분석, 2) 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기보유한 용어의 대역어 특화, 4) 특허 고유의 번역 패턴추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 기보유 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 특화 절차에 따른 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계(80.54%), 전기전자 (81.58%), 화학일반(79.92%), 의료위생(80.79%), 컴퓨터(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다.
통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.
Recently, ETRI developed a Korean-Japanese speech translation system for Korean front de나 side in hotel reservation task. The system consists of three sub-systems each of which is responsible for speech recognition, machine translation, and speech synthesis. This paper introduces the background of the system development and describes the functions of the sub-systems.
이 논문은 기계 번역을 위한 한국어의 구문분석 algorithm과 system구성에 관한 것이다. 종래의 언어학적 문장구조를 재검토하여 품사와 성분을 통일된 관점에서 형태론적으로 분석 다음, 효과적인 품사분류 algorithm을 제안하고, 역이동변형 algorithm을 적용한 성분구조를 attribute개념을 도입하여 phrase structure rule로 처리하였다. 또한 한국어 조합문자의 조직개념을 lexicon구성에 도입하고 breadth-first searching에 의하여 문장의 심층구조가 포함된 parsing tate을 생성하는 구문분석 system을 구성하였으며, system program에 의해 입력문장을 심층구조로 분석한 결과를 보였다.
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.
본 논문은 RBMT, SMT, PBMT를 활용한 직렬 연결 방식의 하이브리드 번역 시스템을 제안한다. 번역 시스템은 입력된 문장에 대하여 구문 분석을 진행한 후, 이 정보를 바탕으로 구문 변환과 개체명 인식을 한다. 이 결과값을 의사 문장으로 변형, 문장 분리 규칙이 적용 가능할 경우, 분리된 문장에 대하여 다중 디코딩을 수행하고, 후처리기에서 접합 규칙에 따라 번역문을 생성하였다. 실험을 통하여 어순 배치의 경우 distortion 모델에 의존하지 않고 구문 변환(rule-based syntactic transfer)규칙을 사용하는 것이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.
In a machine translation system, word sense disambiguation has an essential role in the proper translation of words when the target word can be translated differently depending on the context. Previous research on sense identification has mostly focused on adjacent words as context information. Therefore, in the case of nominal compounds, sense tagging of unit nouns mainly depended on other nouns surrounding the target word. In this paper, we present a practical method for the sense tagging of Korean unit nouns in a nominal compound. To overcome the weakness of traditional methods regarding the data sparseness problem, the proposed method adopts complement-predicate relation knowledge that was constructed for machine translation systems. Our method is based on a sentential form recovery technique, which recognizes grammatical relationships between unit nouns. This technique makes use of the characteristics of Korean predicative nouns. To show that our method is effective on text in general domains, the experiments were performed on a test set randomly extracted from article titles in various newspaper sections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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