• Title/Summary/Keyword: 기계 번역 시스템

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A Study of Korean-Mongolian Phrase-based Machine Translation System (한국어-몽골어 구 기반 번역시스템에 대한 연구)

  • Kim, Young-Mi
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.369-371
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    • 2011
  • 한국어-몽골어 구 기반 기계번역시스템은 몽골어와 한국어간의 양방향 기계 번역시스템으로서 개발중인 시스템이다. 두 언어의 구조적 특성이 유사한 점에 기안하여 직접기계번역방식에 구단위 번역과 예제에 기반한 번역방식을 병행하여 문장단위의 번역이 가능하다.

Automatic Post Editing Research (기계번역 사후교정(Automatic Post Editing) 연구)

  • Park, Chan-Jun;Lim, Heui-Seok
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.5
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    • pp.1-8
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    • 2020
  • Machine translation refers to a system where a computer translates a source sentence into a target sentence. There are various subfields of machine translation. APE (Automatic Post Editing) is a subfield of machine translation that produces better translations by editing the output of machine translation systems. In other words, it means the process of correcting errors included in the translations generated by the machine translation system to make proofreading. Rather than changing the machine translation model, this is a research field to improve the translation quality by correcting the result sentence of the machine translation system. Since 2015, APE has been selected for the WMT Shaed Task. and the performance evaluation uses TER (Translation Error Rate). Due to this, various studies on the APE model have been published recently, and this paper deals with the latest research trends in the field of APE.

A Korean to English Dialogue Machine Translation System ($\Rightarrow$영 대화체 기계번역 시스템)

  • 서정연
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1994.06c
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    • pp.65-70
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    • 1994
  • 대화체는 문어체와는 달리 생략과 대용현상이 빈번히 발생하고, 문장의 표면적 의미외에 화자가 전달하고자 하는 의도를 내포하고 있다. 그러므로 대화체 번역은 언어적 분석에 의한 단순한 번역이 아닌, 이해에 기반한 번역이어야 한다. 본 논문에서는 대화의 상황을 모델링한 대화모델을 이용하여 이해에 기반한 대화체 기계번역을 시도하였다. 또한 대화체 기계번역이 자동통역 등에 응용된다고 할 때, 실시간 번역과 불완전한 입력과 같은 예외 상황에 대한 적절한 대응이 보장되어야 한다. 이러한 점을 반영하기 위하여 지식기반 모델과 확률 기반 모델을 결합한 해석, 생성 시스템을 구현하여 효율성과 견고성을 갖춘 이해에 기반한 대화체 기계번역 시스템을 연구하고자 한다. 이 연구는 한국통신으로부터 지원을 받아서 수행하고 있는 과제로써 현재 3000단어 수준의 실제 대화를 대상으로 한->영 대화 번역에 대해 실험을 하고 있으며, 시스템의 확장성을 고려한 지식 베이스-사전, 문법 등-를 구축하였다.

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The Representation Method of Fixed Expression Knowledge for Korean-to-English Machine Translation (한영 기계번역을 위하 고정표현 지식의 기술 방법)

  • 서진원;안동언;정성종;김재훈;서영애;김영길
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.366-368
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    • 2000
  • 규칙기반 기계번역 시스템의 문제점을 보완하고자 제시된 예제기반 기계번역 시스템은 대량의 고품질 대역 코퍼스가 필요하다. 그리고, 빠른 N-best 예제 검색, 유사 예제 계산, 번역결과의 평가 등이 중요한 문제들이다. 또한, 무엇보다도 기본적인 것은 대역 예문들을 표현하고 기술하는 방법이다. 본 논문에서는 자연어 대역 예문들을 수집하여 기계번역 시스템에서 사용하는 고정 표현 지식을 기술하는 방법에 대해서 논의한다. 대역 패턴의 기술 방법을 CFG 형태로 정의하고 실제 용례를 통하여 기술 방법을 설명한다.

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Chinese-Korean Machine Translation System for News Title Translation (뉴스 타이틀 번역을 위한 중개 기계 번역 시스템)

  • 황금하;송희정;김지현;송영미;강원석;서충원;채영숙;최기선
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.06a
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    • pp.350-357
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    • 2000
  • 본 논문은 근 몇 년간 꾸준히 진행되어진 중한 기계번역시스템에 대한 연구의 기초 위에서, 뉴스 타이틀 번역이라는 특정 도메인에 초점을 맞추어 언어적 특성을 살펴보고, 중한 언어적 유사성에 기반 한 뉴스 타이틀 번역을 위한 중한 기계번역시스템에 대하여 설명한다.

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The study of Method for Optimization of Phrase Ordering Process and Word Alignment between Parallel Languages in Korean-English Statistic Based Machine Translation (영한 및 한영 통계기반 기계번역에서의 이중언어 간 어순처리 및 단어정렬 최적화 방안 연구)

  • Chong, Sang-won
    • 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.

Analysis of the Usability of Machine Translators as an English Learning Tool -Through backtranslation of the as phrase (영어학습 도구로서 기계번역기의 가용성 분석 - as구문 역번역을 통하여)

  • Park, Kwonho;Kim, Jeong-ryeol
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.21 no.5
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    • pp.259-267
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    • 2021
  • Machine translators first appeared in the 1950s and made a leap in translation accuracy by applying the neural translation system in the 2010s. However, it is still having difficulty in translating complex sentences, which made it inconvenient to use machine translators as an English learning tool. Therefore, this study analyzed the usability of a machine translator as an English learning tool through a backtranslation experiment of as phrases. As analysis tools, Google Translator, Naver Papago, and Microsoft Translator, were used since they are representative machine translators using a neural translation system. As a result of the study, findings are: The usability was significantly different according to each as usage when using a machine translator. Accordingly, as usages in sentences were classified into high, ordinary, and low usability. Unlike previous studies, this study has a research contribution in analyzing the machine translator as a direct learning tool and quantifying the usability of the conjunction as.

A Token Based Transfer Driven Koran -Japanese Machine Translation for Translating the Spoken Sentences (대화체 문장 번역을 위한 토큰기반 변환중심 한일 기계번역)

  • 양승원
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.4 no.4
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    • pp.40-46
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    • 1999
  • This paper introduce a Koran-Japanese machine translation system which is a module in the spoken language interpreting system It is implemented based on the TDMT(Transfre Driven Machine Translation). We define a new unit of translation so called TOKEN. The TOKEN-based translation method resolves nonstructural feature in Korean sentences and increases the quaity of translating results. In our system, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing semi-parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed generating module. We constructed the generation dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 600 utterances which is collected from travel planning domain The success-ratio of our system is 87% on restricted testing environment and 71% on unrestricted testing environment.

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A Linguistic Evaluation of English-to-Korean Translation - Centered on Machine Translation - (영한 번역의 언어학적 평가 모델 연구 - 기계번역을 중심으로 -)

  • 김덕봉;조병은;김명철;권용현
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.12 no.4
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    • pp.11-27
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    • 2001
  • Machine translation (MT) quality assessment is an outstanding problem. In the present situation in which the quality of machine-translated products are far from the user\\`s satisfaction objective evaluation of MT system is a prerequisite to building mutual trust between the users and the vendors stimulating constructive competition among the developers and finally leading to improve the quality of MT systems. Especially there emerges a need for an intensive study on how to evaluate the quality of MT systems from both linguistic and data processing aspects and to secure a steady improvement of the translation quality. With due regard to such points we in this paper present a linguistic evaluation of English-to-Korean machine translation based on a test suite composed of 3.373 sentences that were classified into their linguistic phenomena and complexity levels and report the experimental results made from several commercial MT systems.

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English Syntactic Rule Management Tool for Improving English-Korean Machine Translation System (영한 기계번역 시스템의 개선을 지원하는 영어 구문 규칙 관리 도구)

  • Kim, Sung-Dong;Kim, Chang-Hee;Kim, Tae-Wan
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.99-101
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    • 2013
  • 규칙 기반의 영한 기계번역을 위해서는 많은 영어 구문 규칙을 구축하고 관리해야 하는데, 이는 매우 많은 노력과 시간을 요구한다. 이 문제에 대한 해결방안으로 본 논문에서는 영어 구문 규칙의 효율적인 관리를 도와주는 도구를 제안한다. 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 영어 구문 규칙의 검색과 수정이 빈번하게 이루어지는데, 이러한 작업을 쉽게 할 수 있도록 제안하는 도구는 다양한 키를 이용한 규칙 검색과 규칙 수정 기능을 제공한다. 제안하는 도구는 영어 구문 규칙을 관리하는데 필요한 사람의 노력을 줄여 지속적인 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정을 보다 손쉽게 할 수 있게 할 것이다.

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