• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2013

통계기반 기계번역 시스템 (SBMT system)은 기계번역시스템 중에서 최근 활발히 연구되고 있는 분야이다. 통계기반 기계번역은 대용량의 말뭉치를 사용할 수 있어 특정 언어 쌍에 제한을 덜 받아 모델을 자동으로 학습할 수 있으며 다른 언어에 일반화하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 영어와 한국어 간 통계기반 기계번역에 있어서는 어순의 차이로 인한 문제를 해결할 필요성이 여전히 남아 있다. 이에 본 연구에서는 영어와 한국어 간 이중언어 말뭉치를 구축하고 통계기반 기계번역 훈련 시스템인 Moses 에 기반하여 구현한 베이스 시스템을 이용하여 이중언어 간 어순처리 및 단어정렬의 최적화 방안을 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.199-203
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• 2007

본 논문에서는 한영 통계기반 기계번역에서 한국어 문장 길이의 변화에 따른 번역 성능의 변화를 분석하고자 한다. 일반적으로 통계기반 기계번역은 정렬기법을 이용하는데 문장의 길이가 길수록 많은 변형(distortion)이 이루어진다. 특히 한국어와 영어처럼 어순이 매우 다를 경우, 문장 길이의 변화에 따라 그 변형이 더욱 심할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 성질이 통계기반 기계번역에 어떠한 영향을 주는지를 실험적으로 살펴보고자 한다. 본 논문에서 비교적 잘 정렬된 203,310개의 문장을 학습데이터로 사용하였고, 세종 병렬 말뭉치로부터 89,309개의 문장을 추출하여 실험데이터로 사용하였다. 실험데이터는 한국어 문장의 길이에 따라 5구간($1{\sim}4,\;5{\sim}8,\;9{\sim}13,\;14{\sim}19,\;20{\sim}n$ 개)로 나뉘었다. 각 구간은 가능한 문장의 수가 비슷하도록 하였으며, 17,126, 18,507, 20,336, 17,884, 15,456개의 문장이 포함되었다. 데이터들은 모두 어절단위로 토큰을 나누었다. 본 논문에서는 한영 번역을 중심으로 평가되었다. 첫 번째 구간에서 가장 좋은 성능인 0.0621 BLEU를 보였으며, 마지막 구간에서 가장 좋지 않은 0.0251 BLEU를 보였다. 이는 문장의 길이가 길수록 변역 성능이 좋지 않음을 알 수 있었다. 문장이 길수록 구가 길어지고 구간의 수식이 복잡해지므로 번역의 성능은 점차 떨어진다. 이것을 볼 때, 구번역을 먼저 한 후, 다시 문장 번역을 한다면 좀 더 높은 기계번역의 성능을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.993-997
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• 2009

클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어 왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.184-186
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• 1999

펜트리뱅크 코퍼스를 기계 번역에서 품사 태깅의 통계 정보 추출에 이용하기 위해서는 펜트리뱅크 코퍼스의 품사 집합과 기계 번역의 품사 집합의 품사 대응이 필요하다. 본 연구는 기계 번역의 품사 태그 집합과 펜트리뱅크의 48개의 품사 태그를 서로 적절히 대응하여 펜트리뱅크 코퍼스의 통계 정보를 이용하는 품사 태깅 시스템을 구축하는데 발생하는 문제점과 그 해결방안을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.231-236
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• 2009

본 논문에서는 통계적으로 추출한 수정규칙을 이용하여 구 기반 한-중 통계기계번역 시스템(PBSMT)의 단어정렬 결과를 개선하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 수정규칙은 단어정렬의 결과를 사람이 만든 정답과 비교하여 통계적으로 추출하였다. 본 논문에서는 위에서 추출한 수정규칙을 이용하여 한-중 통계기계번역 시스템의 단어정렬의 결과에서 한국어 기능어(functional word)에 나타나는 오류를 수정함으로써 단어정렬의 결과를 개선하였고 최종적으로 기계번역의 성능을 제고하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.288-290
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• 2012

서로 다른 분야에서 사용되는 어휘는 서로 다르게 번역된다. 본 논문에서는 특정 분야를 고려해 번역하기 위하여 대역 사전을 통계기계번역과 결합한 방법을 제안한다. 한/일 병렬 말뭉치를 500문장을 이용해 평가해 본 결과 학습용 병렬 말뭉치의 양이 너무 적거나 특정 분야의 병렬 말뭉치가 존재하지 않을때 대역 사전을 결합하면 번역 성능이 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2009

통계기계번역에서 도메인에 특화된 번역을 시도하여 성능향상을 얻는 방법이 있다. 이를 위하여 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행한다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 문장 사이의 문법적 구조 유사성으로 문장을 유형별로 분류하는 새로운 기법을 제시하였고, 단어 유사도 정보로 문서의 장르를 구분하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조의 유사성과 단어 유사도 계산을 위하여 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정은 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.681-687
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• 1998

본 논문에서는 기계번역에서 동사 번역의 모호성 해결을 위한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동사 번역을 위해 개념기반의 기법과 통계기반의 기법을 수행하는 알고리즘이다. 이를 위해 연어사전, WordNet과 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용한다. 동사 번역의 모호성을 해결하기 위하여 이 알고리즘은 기계번역의 트랜스퍼 단게에서 번역할 동사의 번역어를 찾는다. 그러나 만일 적절한 번역어를 찾지 못하게 되면, Wordnet을 참조하여 번역 문장에서 동사의 논리적 제약어와 연어사전의 논리적 제약어들 사이의 단어간 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 그리고 이와 동시에 이 알고리즘은 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 참조하여 공기 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 실험 결과, 이 알고리즘은 번역 정확성에서 기존의 다른 알고리즘보다 우수하며, 특히 연어기반의 기법과 비교할 때 약 24.8% 정도의 번역 정확성이 향상된 것으로 나타나고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.120-125
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• 2013

본 연구는 대량의 특정 도메인 한영 병렬 말뭉치에서 통계 기반 기계 번역 시스템을 이용하여 병렬어휘를 효과적으로 추출해 낼 수 있는 방법에 관한 것이다. 통계 번역 시스템에서 어족이 다른 한국어와 영어간의 문장은 길이 및 어순의 차이로 인해 용어 번역 시 구절 번역 정확도가 떨어지는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 문장 길이가 길어짐에 따라 이러한 문제는 더욱 커질 수 있다. 본 연구는 이러한 조건에서 문장의 길이가 축소된 코퍼스를 통해 한정된 코퍼스 자원 내 구 번역 테이블의 병렬어휘 추출 성능이 향상될 수 있도록 하였다.