Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.937-939
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2004
전문용어 조어법 분석은 기존의 전문용어들의 어휘의 구성과 구조를 파악하여 전문용어 생성의 원리를 밝혀 여러 응용시스템에 이용하기 위한 기초 작업에다. 조어법 정보를 이용한 전문용어 번역 시스템은 조어법 분석 결과의 조어단위 정렬과 색인을 통하여, 새로운 영어 용어에 대한 한국어 대역이 후보 집합을 생성한다. 생성된 후보들은 언어 모델의 정보량의 차이를 이용한 가중치에 의하여 순서화된다. 본 논문에서 제안하는 가중치 방법을 이용하여 조어법 분석 결과에 포함되지 않은 용어들을 대상으로 성능을 평가했을 때, 영-한 조어단위 번역의 n-best 정확률에서 1순위 정확률은 약 61%, 10순위 정확률은 97%의 성능을 보였다.
Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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v.1
no.1
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pp.57-63
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1983
여러 분야에서 computer의 이용이 활발해짐에 따라 computer에 대한 올 바른 이해와 일반이 널리 이용할 수 있는 편리한 사용법의 연구를 필요로 하여 본 연구소 전자계산실에서는 computer언어의 한글화를 착한하여 Automatic Language Translation과 이를 활용한 한글 program의 일반화를 시도하여 보았 다. computer에 의한 번역은 1950년부터 연구의 대상이 되어 1960년 Harvard 대 학의 Oettinger교수 team에 의한 Russian$\longrightarrow$English 번역을 계기로 현재 각 국에 서 활발히 연구 개발 중인 테-마이다. 특히 개발 도상에 있는 우리나라로써는 이 과제를 해결하여 선진국의 기술정보, 학술 논문, 참고 서적 등을 어학능력에 구애 됨이 없이, 광범위하게 접할 수 있게 된다면 국가적인 발전에 기여할 수 있음은 물론 교육적인 견지에서도 다대한 역할을 할 수 있을 것이다. 언어는 특수한 지 역의 환경과 공동 관심속에서 고래의 뿌리깊은 전통과 관습으로 계승되어온 의사 전달의 매개체로써 특종의 適否에 대한 외적 조건을 만족시켜야 한다는 점이 분 명하여 생성된 문장들이 그 언어를 사용하는 토박이에게 충분히 용납되어야 한다 는 점에서 한 언어를 다른 언어로 번역하는데는 허다한 난점이라는 가정하에 무 한수의 문장을 만들어 낼 수 있다는 가능성을 가진 것으로 일종의 반복 장치를 가지게 되면 무한수의 문장을 생성할 수 있다는 이론을 근거로 한글 program, 한 영 번역 및 영한 번역의 실험 작업 단계에서 그 중간 과정을 소개해 본다.
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.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.101-105
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2009
본 논문은 공통적으로 이용할 수 있는 웹 환경에서의 한국어 정보로 획득할 수 있는 정보의 양이 영어권 정보의 양보다 상대적으로 적다는 것을 토대로, 웹정보 이용의 불균형을 해소하고자 하는 목적으로부터 출발하였다. 최근에는 지식 정보의 세계화, 국제화에 따라 동일한 정보를 각국 언어로 제공하고자하는 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 온라인 백과사전인 위키피디아 역시 현재 다국어로 제공이 되고 있지만 한국어로 작성된 문서는 영어로 작성된 문서의 5% 미만인 것으로 조사되었다. 본 논문에서는 위키피디아 내에서 제공하는 다국어간의 링크 정보와 인포박스 데이터를 활용하여 위키피디아 문서 내에서 개체명을 인식하고, 자동으로 개체명의 영-한 대역어 쌍을 추출하는 것을 목표로 한다. 개체명은 일반 사전에 등재 되지 않은 경우가 많기 때문에, 기계번역에서 사전 데이터 등을 활용하여 개체명을 처리하는 것은 쉽지 않으며 일반적으로 음차표기 방식을 함께 사용하여 해결하고 있다. 본 논문을 통해 위키피디아 데이터를 활용해 만들어진 영-한 개체명 대역어 사전을 구축하기 위해 사용된 기술은 추후 위키피디아 문서를 기계번역하는데 있어 동일한 방법으로 사용이 가능하며, 구축된 사전 데이터는 추후 영-한 자동 음차표기 연구의 사전 데이터로도 활용이 가능하다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.105-109
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1999
영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.281-287
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2001
번역 메모리(Translation Memory) 시스템이란 기존에 번역된 결과를 담고 있는 대용량의 번역 메모리에서 사용자가 제시한 입력문과 가장 유사한 문장을 검색한 후, 유사도 순으로 결과를 제시하여 이후의 번역 작업을 보다 효율적으로 할 수 있도록 도와주는 시스템을 말한다. 이는 기계 번역 시스템과 비교해 볼때, 보다 실현 가능성이 높은 자연어 처리의 응용 분야라고 할 수 있다. 일반적으로 번역 메모리 시스템에서 핵심이 되는 요소는 번역메모리의 구성과 유사성 척도에 대한 정의라고 할 수 있다. 국외의 경우, 이미 많은 상용 시스템들이 개발되어 번역 작업의 시간 및 비용을 줄이는데 많은 도움을 주고 있지만, 국내의 경우 한국어 번역 메모리의 구성 및 한국어 문장간 유사성 척도 등에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 한국어를 대상으로 번역 메모리의 효율적인 구성 방법 및 문장간 유사성 척도에 대한 정의를 내리며, 한국어를 대상으로한 번역 메모리 시스템에 대한 실현 가능성을 논한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.591-595
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2023
최근 지시 학습을 통해 미세 조정한 자연어 처리 모델들이 큰 성능 향상을 보이고 있다. 하지만 한국어로 학습된 자연어 처리 모델에 대해 지시 학습을 진행할 수 있는 데이터 세트는 공개되어 있지 않아 관련 연구에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 T5 기반 한국어 자연어 처리 모델인 Long KE-T5로 영어 데이터 세트를 번역하여 한국어 지시 학습 데이터 세트를 구축한다. 또한 구축한 데이터 세트로 한국어로 사전 학습된 Long KE-T5 모델을 미세 조정한 후 성능을 확인한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.805-807
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2004
음차표기란 외국어의 단어를 글자나 발음을 이용하여 자국어로 표기하는 것으로 정의된다. 자동음차표기는 기계번역과 정보검색 등의 자연언어처리 응용에서 사용된다. 기계번역에서는 번역사전에 등재되어 있지 않은 고유명사나 전문용어를 번역하는 방법으로 사용되며, 정보검색에서는 단어불일치 문제의 해결과 질의확장 등에 사용된다. 하지만 지금까지의 영-한 자동 음차표기 연구들은 대부분 주어진 원어에 대하여 가장 적합한 음차표기를 생성하는 연구에 초점을 맞추었다. 또한, 원어로부터 가능한 음차표기를 파악하는 연구에서도 해당 음차표기에 대한 적합성을 파악하지 않고 단순 리스트형태로 음차표기를 생성함으로써, 음차표기생성 결과에 대한 품질이 낮았다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 주어진 원어로부터 가능한 음차표기를 생성하고 이들에 대한 적합성을 자동으로 파악하는 음차표기 모델을 제안한다. 본 논문의 기법은 약 72%의 단어 정확률을 나타내었으며 기존의 기법보다 최고 31%의 성능향상을 나타내었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.559-570
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1993
In this article we present a rapid development of a Korean to English translation system, by the help of general English generator, PENMAN. PENMAN is an English sentence generation system, of which input language is a language specially devised for sentence generation, named Sentence Planning Language(SPL). The language SPL has various features that are necessary for generating sentences, covering both syntactic and semantic features. In this development we integrated a Korean language parser based on dependency grammar and the English sentence generator PENMAN, bridging two systems through a converting module, which converts dependency structures produced by Korean parser into SPL for PENMAN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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