Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.294-301
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2001
기계번역이 인간의 언어 능력을 기계로 구현한다는 점에서 전산학적 성격이 강하다면, 변환 사전은 인간의 어휘부(lexicon) 정보를 그대로 기계에 표상한다는 점에서 언어학적 성격이 강하다. 여기서는 다양한 어휘부 정보 중에서 한영 기계번역에서 필요한 언어학적 정보를 추출하고 이러한 정보를 바탕으로 적절한 동사 대역어 선택을 위한 변환 사전의 모형을 만들어 보고자 하였다. 한영 기계번역에서 적절한 동사 대역어 선택의 어려움은 한국어 동형어 처리 문제와 한국어에서는 포착되지 않지만 영어로 번역하는 과정에서 발생하는 영어 표현의 특수성 때문에 기인한 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 논항과 문법 형태소, 선택제약, 개별 어휘 등의 기초적인 언어학적 개념을 이용한 변환사전을 통해 해결한다. 또한 동사 대역어 선택에 영향을 미치는 이러한 개별적인 요인들은 실제 변환사전의 기술에 있어서는 복합적으로 적용됨을 동사 '먹다'의 기술을 통해 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.658-661
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2012
국제적으로 이슈가 되고있는 사건들의 뉴스는 보도당국의 입장차이에 따라 동일 이슈에 대한 관점의 차이를 나타낸다. 교차언어 연구에서는 번역하는 과정이 중요하다. 본 논문에서는 중-한 어휘번역에서 발생하는 오류 및 모호성을 해결하기 위해 키워드를 중심으로 문맥 어휘를 이용해서 번역한 후 번역결과에서 빈도가 높은 한국어 어휘를 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 3 개에 대한 트윗 데이터에서 실험하여 추출된 중-한 이슈 뉴스 결과에서의 정확도 85.8%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 중-한 교차언어 트위터 데이터에서 동일한 이슈와 관련된 뉴스를 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
Electronics and Telecommunications Research Institute
Electronics and Telecommunications Trends
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v.14
no.4
s.58
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pp.131-132
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1999
일본어로 구성된 일본어 웹 정보를 한국어로 자동 번역하여 주는 한.일 자동 번역 시스템으로서 다중 사용자를 지원하는 서버 형태로 구현되었으며, 일본어 어휘 분석, 일-한 변환, 한국어 생성을 수행하는 번역 엔진부와 일-한 자동 번역에 필요한 한.일 자동 번역용 사전(20만 단어), 번역 규칙 등으로 구성되어 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.407-410
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2011
영한 기계번역에서 복합명사는 어휘분석, 구문분석을 복잡하게 하고 사전에 의미가 등록되어 있지 않을 경우에는 올바르게 번역하기 어렵다. 또한 복합명사는 계속하여 새로 나타나고 있어, 정확하고 자연스러운 번역을 위해서는 복합명사를 독립적으로 처리하는 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 복합명사를 구성하지 못하는 불용어를 파악하고 빈도수를 이용하여 복합명사를 자동으로 수집하는 방법을 제안한다. 문서를 번역하기 전에 복합명사를 파악하면, 복합명사에 대한 정보를 활용하여 어휘분석과 구문분석의 복잡도를 줄이고 복합명사를 포함한 문장을 보다 자연스럽게 번역할 수 있어 영한 기계번역 시스템의 성능 개선에 기여할 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.27-32
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2013
본 논문은 잘 알려지지 않은 언어 쌍에 대해서 병렬말뭉치(parallel corpus)로부터 자동으로 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 중간언어(pivot language)를 매개로 하고 문맥 벡터를 생성하기 위해 공개된 단어 정렬 도구인 Anymalign을 사용하였다. 그 결과로 초기사전(seed dictionary)을 사용한 문맥벡터의 번역 과정이 필요 없으며 통계적 방법의 약점인 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도를 높였다. 또한 문맥벡터의 요소 값으로 특정 임계값 이상을 가지는 양방향 번역 확률 정보를 사용하여 상위 5위 이내의 번역 정확도를 크게 높였다. 본 논문은 두 개의 서로 다른 언어 쌍 한국어-스페인어 그리고 한국어-프랑스어 양방향에 대해서 각각 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 높은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 이전 연구에서 보인 실험 결과에 비해 최소 3.41% 최대 67.91%의 성능 향상을 보였고 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 최소 5.06%, 최대 990%의 성능 향상을 보였다.
본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.
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.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.189-194
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2016
본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.
The study was designed to investigate implicit and explicit memory effec representations of bilinguals. Hierarchical model of bilingual information processing word naming and translation tasks in the context of semantically categorized or rar Experiments 1 and 2, bilinguals first viewed stimulus words and performed naming or tr then implicit and explicit memory tasks. In experiment I, word recognition times(exp were significantly faster for semantic category condition than random category condi naming task and lexical decision taskOmplicit memory task)showed no difference in e experiment 2, naming task and exlicit memory task showed categorization effect but fOWE a and implcit memory task showed no categorization effect. These findings support the which posits that memory representations of bilinguals are composed of two independer a and one common conceptual store.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.277-282
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1997
최근 들어 웹 상의 문서를 번역해 주는 번역 시스템이 상용화되고 있다. 일반 문서와 달리 웹 문서는 HTML 태그를 포함하고 있어 번역 시스템에서 문장 단위로 분리하는데 어려움이 있다. 또한 그 대상 영역이 제한되지 않으므로 미등록어 및 구문 분석 실패에 대한 대처 기능이 필요하다. 따라서 웹 문서의 번역 품질이 일반 문서 번역에 비해 현저히 떨어지게 된다. 이 논문에서는 HTML 태그를 보유한 영어 웹 문서를 대상으로 하는 번역 시스템인 "에서로-웹/EK"에 대해 기술한다. 에서로-웹/EK는 HTML 문서의 특성을 고려하여 태그를 분리, 복원하는 태그 관리자를 별도로 가진다. 또한 태그를 유지하면서 영어에서 한국어로 변환되는 과정에서 발생하는 어휘 분리, 어휘 통합, 어순 변환 둥의 다양한 변환 현상을 처리한다. 이 시스템은 변환 방식에 기반한 번역 시스템으로서 영어 해석, 영한 변환, 한국어 생성의 단계를 거친다. 구현된 시스템은 Netscape와 DDE(Dynamic Data Exchange) 방식으로 연동하여 HTML 문서를 번역한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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