There are many syntactic similarities between Japanese and Korean languages. Using these similarities, we can make out the Japanese-Korean translation system without most of syntactic analysis and semantic analysis. To improve the translation rates greatly, we have been developing the Japanese-Korean translation system using these similarities from several years ago. However, the system remains some problems such as a translation of inflected words, processing of multi-translatable words and so on. In this paper, we suggest the new method of Japanese-Korean translation by using relations of two neighboring words. To solve the problems, we investigated the connection rules of auxiliary verbs priority. And we design the translation table which is consists of entry tables and connection forms tables. A case of only one translation word, we can translate a Korean to Japanese by direct matching method use of only entry table, otherwise we have to evaluate the connection value by connection forms tables and then we can select the best translation word.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1994.11a
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pp.168-172
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1994
한국어와 중국어는 상이한 언어적 특성을 보이는 언어쌍으로, 기계번역 시스템을 개발하기 위한 접근 방식으로 중간언어 방식이 타당하다. 본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템의 개발과 관련하여, 의미표현 구조로서의 중간언어에 대하여 논한다. 기존의 중간언어들을 비교, 분석하여 문제점을 파악하고 개선하며, 한국어의 특성을 반영함으로써 한-중 기계번역 시스템을 위한 중간언어를 제안한다. 본 논문을 통하여 국내적으로 미진한 중간언어 연구를 활성화하며, 더욱 효율적인 중간언어를 설계하기 위한 원형을 마련한다. 앞으로 의미 체계의 보완, 개선 등을 통하여, 본 논문에서 제안된 원형은 다언어 기계번역 시스템을 위한 중간언어로 확장, 개선될 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.80-85
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2023
기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.533-544
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1993
기계번역에서 기능어의 번역은 각 언어가 고유의 문법적 특성과 표현방법을 가지고 있기 때문에 기능어가 가지는 의미와 문법적 기능을 자질로 표현하고 이를 통하여 해석과 생성을 한다. 한국어는 첨가어로 기능어가 매우 발달되어 있으며, 특히 조동사가 많은 문법적 기능을 담당하고 화자의 양태적 관계를 나타낸다. 따라서, 기계번역의 한국어 생성에서 조동사가 번역의 질에 상당한 영향을 미친다. 본 논문에서는 중간언어방식을 이용한 기계번역시스템의 한국어 생성에서 문법적 기능이나 양태적 관계를 나타낸 중간언어로부터 어떠한 조동사가 생성이 되어야 하고, 또한 조동사들간의 결합순서는 어떠한지를 살펴본다. 이를 위하여 Corpus를 분석하여 각 조동사 분류에 대한 대표 표층어를 선정하고 조동사간의 결합순서를 밝힌다. 조동사 생성을 위해 필요한 처리 과정과 언어적 지식베이스를 제안하고 시스템을 구현한다.
In machine translation the goal of natural language generation is to produce an target sentence transmitting the meaning of source sentence by using an parsing tree of source sentence and target expressions. It provides generator with linguistic structures, word mapping, part-of-speech, lexical information. The purpose of this study is to research the Korean Characteristics which could be used for the establishment of an algorism in speech recognition and composite sound. This is a part of realization for the plan of automatic machine translation. The stage of MT is divided into the level of morphemic, semantic analysis and syntactic construction.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.271-276
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1997
대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.629-632
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2006
본 논문에서는 영어 학습을 도와주고 영한 기계번역 시스템의 평가를 통해 기계번역 시스템의 성능 개선을 위한 도구인 HS-eLearner를 설계, 구현하였다. HS-eLearner는 영어 문장의 번역 뿐만 아니라 입력 문장의 구조, 문장에 사용된 단어의 의미를 제공하여 사용자의 효과적인 영어 학습을 보조하는 기능을 가진다. 또한 사용자가 번역된 문장을 평가하여 사용자에 의한 객관적인 번역 시스템에 대한 평가를 기대할 수 있으며 평가 결과를 개발자에게 제공함으로써 번역 시스템의 성능 개선에 사용될 수 있다. 즉 사용자와 개발자간의 커뮤니케이션을 제공함으로써 사용자의 요구를 수용할 수 있는 시스템으로의 개선을 용이하게 한다.
There are many syntactic similarities between Japanese and Korean language. These similarities enable us to build Japanese-Korean translation systems without depending cm sophisticated syntactic analysis and semantic analysis. To further improve translation accuracy, we have been developing a Japanese-Korean translation system using these similarities for several years. However, there still remain some problems with regard to translation of inflected words, processing of multi-translatable words and so on. In this paper, we propose a new method for Japanese-Koran machine translation by using the relationships of two neighboring words. To solve the problems, we investigate the connection rules of auxiliary verb priority. And we design the translation table, which consists of entry tables and connection form tables. for unambiguous words, we can translate a Japanese word to the corresponding Korean word in terms of direct-matching method by consulting the only entry table. Otherwise we have to evaluate the connection value computed from connection form tables and then we can select the most appropriate target word.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.276-281
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2007
최근 활발하게 연구 되고 있는 통계 기반의 기계 번역 시스템에서는 입력 문장이 길어지면 번역 성능이 떨어지는 현상이 나타난다. 이를 완화하기 위해 긴 문장을 같은 의미의 짧은 문장들로 분할하여 각각 번역하면 기계 번역 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계적 기계 번역을 위한 변환 기반의 문장 분할 방법을 제안한다. 변환 기반의 문장 분할 방법은 사람이 직접 분할한 예문으로부터 변환 규칙을 학습하여 기계 번역의 입력 문장에 적용함으로써 구절 기반의 통계적 기계 번역 성능을 최대화 한다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.315-322
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2000
본 논문에서는 공군 정보 번역을 위한 영한 기계번역 시스템 ALKOL에 대해서 소개한다. ALKOL은 어휘화된 규칙에 기반한 번역 시스템으로, 어휘화된 규칙은 어휘-분석-변환-생성의 네 단계의 정보가 연결된 형태로 사전에 저장된다. 이와 같은 사전 구조에 의해 번역 과정의 효율성을 높일 수 있고, 어휘화된 규칙에 의해 정확하고 자연스러운 번역 결과를 얻을 수 있다. ALKOL의 번역 과정은 형태소 분석, 품사 태깅, 분석 전처리, 구문 분석, 변환, 생성의 단계로 이루어진다. 각 단계에서는 전/후처리를 보강하여 실제 번역 환경에서 나타나는 문제들을 해결하고, 하나 이상의 번역 결과를 출력하여 사용자가 원하는 결과를 선택할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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