Lee, In Keun;Hwang, Dosam;Hahm, Younggyun;Choi, Key-Sun
Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.193-196
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2014
본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.239-244
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2022
Neural Machine Translation (NMT) is gradually breaking down the boundary between human and machine translation. We look at actual cases of human and machine translation and discuss why machine translation needs a human touch. In this paper, we raise three driving questions: Can humans be replaced by machines?; How human translators can remain successful in a NMT-driven world?; Is it possible to eliminate language barrier in the era of NMT and World Englishes? The answers to these questions are all negative. We suggest that machine translation is a useful tool with rapidity, accuracy, and low cost productivity. However, the machine translation is limited in the areas of culture, borrowing, ambiguity, new words and (national) dialects. The machines cannot imitate the emotional and intellectual abilities of human translators since machines are based on machine learning, while humans are on intuition. The machine translation will be a useful tool that does not cause moral problems when using methods such as back translation and human post-editing. To conclude, we propose the blended approach that machine translation cannot be completed without the touch of human translation.
The purpose of this study was to analyze the cliche for English-Korean interpretation and translation with special reference to the cliche based on the Holy Bible texts. Cliches are figurative or literal expressions and are overused expressions in various different cultures. In addition, cliches are languages, a tool of communication in an appealing way. Therefore, cliches are must be clearly distinguished from the term of idioms that are figurative phrases with an implied meaning; the phrase is not to be taken literally. Also, cliches are the single most important factor that characterizes socioculturally. Through this empirical analysis on cliches we see that this study has conceptualized the meaning of cliche. Based on this result, I expect that anyone who researches English-Korean interpretation and translation field should be concerned about cliches. I hope this study will be a guide to the right uses of cliches in English language fields.
미국 MIT의 기술혁신 잡지인 테크놀로지 리뷰(Technology Review)는 2004년 2월호에서 미래를 변화시킬 10대 기술(10 emerging technologies that will change your world) 중 그 첫 번째로 만국어 번역 (Universal Translation)을 선정하였다. 만국어 번역은 통역자가 중간에서 어떤 음성언어를 상대방 언어로 즉시 통역해 주는 일을 컴퓨터가 자동으로 처리해 주는 것이다. 이 기술이 상용화되면 그 사회적 파급효과가 실로 지대한 꿈같은 기술로서이 기술의 핵심에는 음성정보처리 기술 및 언어정보처리 기술이 자리 잡고 있다.(중략)
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.301-307
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1996
다국어 자동번역이란 2개국어 이상 언어들간의 번역을 말한다. 기존의 다국어 자동번역 시스템은 크게 변환기반 transfer-based 방식과 피봇방식으로 분류될 수 있는데 변환기반 다국어 자동번역 시스템에서는 각 언어의 분석과 생성 규칙이 상이하게 작성됨으로써 언어들간의 공통성이 수용되지 못하였고 그로 인해 전체 번역 메모리의 크기가 증가하는 결과를 초래하였었다. 또한 기존의 피봇방식에서는 다국어에 적용될 수 있는 언어학적 보편성 모델을 구현하는 어려움이 있었다. 이러한 기존의 다국어 자동번역 시스템의 단점들을 극복하기 위해 본 논문에서는 언어들간의 공통성을 수용하며 또한 여러 언어에서 공유될 수 있는 공통 규칙에 의한 다국어 자동번역 시스템을 제안하고자 한다. 공통 규칙의 장점은 전산학적으로는 여러 언어에서 단지 한번 load 되기 때문에 전체 번역 메모리의 크기를 줄일 수 있다는 것과 언어학적으로는 문법 정보의 작성.수정.관리의 일관성을 유지할 수 있다는 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.07a
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pp.425-426
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2017
본 논문에서는 Google에서 지원하는 오픈소스인 Tesseract-OCR을 이용한 문자/음성 인식 및 번역 앱에 대해 제안한다. 최근 한국어를 포함한 외국어 인식과 번역기능을 이용한 다양한 스마트폰 앱이 개발되어 여행에 필수품으로 자리잡고 있다. 스마트폰의 카메라기능을 이용하여 촬영한 영상을 인식률을 높이도록 처리하고, Crop기능을 넣어 부분 인식기능을 지원하며, Tesseract-OCR의 train data를 보완하여 인식률을 높이고, Google 음성인식 API를 이용한 음성인식 기능을 통해 인식된 유사한 문장들을 선택하도록 하고, 이를 번역하고 보여주도록 개발하였다. 번역 기능은 번역대상 언어와 번역할 언어를 선택할 수 있고 기본적으로 영어, 한국어, 일본어, 중국어로 번역이 가능하다. 이 기능을 이용하여 차량번호 인식, 사진에 포함된 글자를 통한 검색 등 다양한 응용분야에 맞게 앱을 개발할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.103-107
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2002
데이터 기반 기계번역의 성공여부는 대량의 데이터를 단기간에 구축하는 방법과, 또 구축된 데이터에 대한 효과적인 관리 방법이 좌우한다고 할 수 있다. 대표적인 데이터 기반 기계번역 방법론인 예제 기반 기계번역 방식이나 패턴 기반 기계번역 방식에서는 최소한의 학습 내지는 학습과정 없이 데이터를 구축하는 데에 연구가 중점적으로 이루어져왔으나, 데이터의 관리 문제에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 못하였다. 그러나 데이터의 확장 못지않게 데이터의 효율적인 관리도 데이터 기반 기계번역 시스템의 개발에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 사/피동 링크 등을 이용하여 사전을 재구성하는 것이 데이터의 일관성과 관리성을 향상시키고, 이론적인 면에서는 정보 기술상의 잉여성을 줄인다는 점을 보인다. 또한 이러한 정보에 기반하여 기구축된 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 패턴을 만들어내는 방법론도 제시한다.
Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.
Hyun-Kyun Jeon;Ji-Yoon Kim;Seung-Ho Choi;Bongsu Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.86-90
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2023
최근 생성형 언어 모델이 주목받고 있으며, 이와 관련된 과제 또한 주목받고 있다. 언어 생성과 관련하여 많은 연구가 진행된 분야 중 하나가 '번역'이다. 번역과 관련하여, 최근 인공신경망 기반의 신경망 기계 번역(NMT)가 주로 연구되고 있으며, 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 교착어인 한국어에서 언어유형학 상의 다른 분류에 속한 언어로 번역은 매끄럽게 번역되지 않는다는 한계가 여전하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 한-영 사전을 통한 번역 품질 향상 방법을 제안한다. 또한 출력과 관련하여 소형 언어모델(sLLM)을 통해 CoT데이터셋을 구축하고 이를 기반으로 조정 학습하여 성능을 평가할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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