• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.23-29
• /
• 2021

최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세스를 추가로 제안한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제4권2호
• /
• pp.197-204
• /
• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.35-43
• /
• 2021

최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.