• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.258-261
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• 2019

딥러닝을 이용한 Sequence to Sequence 모델의 등장과 Multi head Attention을 이용한 Transformer의 등장으로 기계번역에 많은 발전이 있었다. Transformer와 같은 성능이 좋은 모델들은 대량의 병렬 코퍼스를 가지고 학습을 진행하였는데 대량의 병렬 코퍼스를 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 작업이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 합성 코퍼스를 만드는 기법들이 연구되고 있으며 대표적으로 Back Translation 기법이 존재한다. Back Translation을 이용할 시 단일 언어 데이터를 가상 병렬 데이터로 변환하여 학습데이터의 양을 증가 시킨다. 즉 말뭉치 확장기법의 일종이다. 본 논문은 Back Translation 뿐만 아니라 Copied Translation 방식을 통한 다양한 실험을 통하여 데이터 증강기법이 기계번역 성능에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 실험결과 Back Translation과 Copied Translation과 같은 데이터 증강기법이 기계번역 성능향상에 도움을 줌을 확인 할 수 있었으며 Batch를 구성할 때 상대적 가중치를 두는 것이 성능향상에 도움이 됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-168
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• 2012

문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.309-314
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• 2000

본 논문에서는 양국어로 된 병렬 코퍼스로부터 복합어의 역어를 추출하기 위한 정렬 방법을 제시한다. 여기에서는 개념어에 대한 양국어 공기정보를 사용하여 기본 정렬을 하고, 인접한 개념어로 정렬의 단위를 확장했다. 또한 재추정 기법을 사용하여 대역 확률을 계산함으로써 보다 높은 정확률을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 139,265개의 영어 어절로 이루어진 우루과이 라운드 영한 병렬 코퍼스에 대해서 실험한 결과 2,290개의 대역어 쌍을 얻었고, 그 정확률은 74%였다.

• 영어영문학
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• 제56권5호
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• pp.871-905
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• 2010

This paper is motivated by Watanabe's (2001) observation that English byphrase passives are sometimes translated into Japanese object topicalization constructions. That is, the original English sentence in the passive may be translated into the active voice with the logical object topicalized. A number of scholars, including Chomsky (1981) and Baker (1992), have remarked that languages have various ways to avoid focusing on the logical subject. The aim of the present study is to examine the translation equivalents of the English by-phrase passives in an English-Korean parallel corpus compiled by the author. A small sample of articles from Newsweek magazine and its published Korean translation reveals that there are indeed many ways to translate English by-phrase passives, including object topicalization (12.5%). Among the 64 translated sentences analyzed and classified, 12 (18.8%) examples were problematic in terms of agent defocusing, which is the primary function of passives. Of these 12 instances, five cases were identified where an alternative translation would be more suitable. The results suggest that the functional characteristics of English by-phrase passives should be highlighted in translator training as well as language teaching.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.430-435
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• 1997

통계적인 방법으로 병렬 코퍼스(parallel corpus)로부터 사전정보를 추출해 내는 정렬 시스템에 대한 연구가 세계 여러곳에서 진행되고 있다(신중호 1996; Dagan 1996; Fung 1995; Kupiec 1993). 그 결과로 만들어진 사전정보는 유용한 대역어와 대역 확률을 포함하고 있지만, 불필요하거나 잘못된 요소들도 많이 포함되어 있어 재조정 작업이 필요하다. 이는 사전정보를 직관적으로 확인함으로써 조정을 할 수도 있지만, 좀 더 정확한 조정을 위해 각각의 사전정보(정렬의 결과)가 코퍼스의 어떤 문장에서 나온 것인가 등을 확인할 필요가 있다. 정렬 워크벤치는 이와 같은 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 만들어졌으며, 현재 구현되어 작동되고 있다. 본 논문에서는 정렬 워크벤치를 위해 필요한 정렬시스템의 변형과 사전작업의 편의를 위해 제공되어져야 하는 기능 등에 관하여 설명하고, 간단한 평가 결과를 설명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.271-277
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• 2020

기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.422-427
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• 2001

질의어 변환 방법은 다국어 정보검색을 위한 방법중에 효율적인 방법이다. 양질의 질의어 변환을 위해서, 사전, 온톨로지, 병렬 코퍼스 통과 같은 자연언어 자원이 필요하다. 이러한 자연언어 자원은 양질로 대량으로 구축하려면 많은 비용이 튼다는 단점이 있다. 본 논문에서는 한영 질의어 변환에 적용할 수 있는 공통 중간개념 구축방법을 제안한다. 공통 중간개념은 동사들의 축으로 이루어지며, 통사들은 기본동사들의 조합으로 표현한수 있다고 가정한다. 공통 중간개념은 적은 자연언어 자원을 효율적으로 이용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 기본 동사 축을 특이값 분해(singular value decomposition) 방법으로 구하고, 그 기본 동사 축을 이용해서 질의어 변환하는 방법을 보여준다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권2호
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• pp.49-68
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• 2005

Application of chunking to English and some other European languages has shown that it is a viable parsing mechanism for natural languages. Although a small number of attempts have been made to apply chunking to the analysis of the Korean language, it still is not clear enough what criteria there are to identify appropriate units of chunking, and how efficient and valid the chunking algorithms would be when applied to some authentic Korean texts. The purpose of this research is to provide an alternative set of algorithms for chunking Korean, and to implement them, and to test them against some English-Korean parallel corpora, which is English and Korean bibles matched sentence by sentence. It is shown in the paper that aligning related texts and identifying matched phrases between the two languages can be achieved through appropriate chunking and matching algorithms defined on the morphologically-tagged parallel corpus. Chunking and matching processes are based on the content words rather than the function words, and the matching itself is done in terms of the transfer dictionary. The implementation is done in C and XML, and can be accessed through the Internet.