Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.181-189
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2005
Due to grammatical similarities, even a one-to-one mapping between Korean and Japanese morphemes can usually result in a high quality Korean-to-Japanese machine translation. So most of Korean-to-Japanese machine translation are based on a one-to-one mapping relation. Most of Korean '-hada' verbs, which consist of a noun and '-hada', also correspond to Japanese '-suru' verbs, which consist of a noun and '-suru', so we generally use one-to-one mapping relation between them. However, the applications only by one-to-one mapping may sometimes result in incorrect Japanese correspondences in some cases that Korean 'hada' verbs don't correspond to Japanese 'suru' verbs. In these cases, we need to handle a noun and '-hada' as one translation unit. Therefore, this paper examined the characteristics of Korean '-hada' verb and proposed transfer rules of Korean 'hada' verb, applying for various states of input sentences such as discontinuity due to inserted words between a noun and '-hada', passivization, and modification of '-hada' verb. In an experimental evaluation, the proposed method was very effective for handling '-hada' verb in a Korean-to-Japanese machine translation, showing high quality of translation results.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.1
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pp.136-146
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1995
In this paper, a Japanese morphological analyzer for Japanese to Korean Machine Translation System is designed. The analyzer reconstructs the Japanese input sentence into word phrases that include grammatical and dictionary informations. Thus we propose the algorithm to separate morphemes and then connect them by reference to a corresponding Korean word phrases. And we define the connector to control Japanese word phrases It is used in controlling the start and the end point of the word phrase in the Japanese sentence which is without a space. The proposed analyzer uses the analysis dictionary to perform more efficient analysis than the existing analyzer. And we can decrease the number of its dictionary searches. Since the analyzer, proposed in this paper, for Japanese to Korean Machine Translation System processes each word phrase in consideration of the corresponding Korean word phrase, it can generate more accurate Korean expressions than the existing one which places great importance on the generation of the entire sentence structure.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.5
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pp.683-693
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2012
Recently, statistical machine translation (SMT) has received many attention with ease of its implementation and maintenance. The goal of our works is to build bidirectional Korean-Japanese SMT system by using MOSES [1] system. We use Korean-Japanese bilingual corpus which is aligned per sentence to train the translation model and use a large raw corpus in each language to train each language model. The proposed system shows results comparable to those of a rule-based machine translation system. Most of errors are caused by noises occurred in each processing stage.
There are many syntactic similarities between Japanese and Korean language. These similarities enable us to build Japanese-Korean translation systems without depending cm sophisticated syntactic analysis and semantic analysis. To further improve translation accuracy, we have been developing a Japanese-Korean translation system using these similarities for several years. However, there still remain some problems with regard to translation of inflected words, processing of multi-translatable words and so on. In this paper, we propose a new method for Japanese-Koran machine translation by using the relationships of two neighboring words. To solve the problems, we investigate the connection rules of auxiliary verb priority. And we design the translation table, which consists of entry tables and connection form tables. for unambiguous words, we can translate a Japanese word to the corresponding Korean word in terms of direct-matching method by consulting the only entry table. Otherwise we have to evaluate the connection value computed from connection form tables and then we can select the most appropriate target word.
There are many syntactic similarities between Japanese and Korean languages. Using these similarities, we can make out the Japanese-Korean translation system without most of syntactic analysis and semantic analysis. To improve the translation rates greatly, we have been developing the Japanese-Korean translation system using these similarities from several years ago. However, the system remains some problems such as a translation of inflected words, processing of multi-translatable words and so on. In this paper, we suggest the new method of Japanese-Korean translation by using relations of two neighboring words. To solve the problems, we investigated the connection rules of auxiliary verbs priority. And we design the translation table which is consists of entry tables and connection forms tables. A case of only one translation word, we can translate a Korean to Japanese by direct matching method use of only entry table, otherwise we have to evaluate the connection value by connection forms tables and then we can select the best translation word.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.2
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pp.86-96
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2021
This cross-sectional survey research carried out with the inquisitive agenda on satisfaction of the translation outcomes as performed by human translation and (machine translation) post-editing. The survey group consisted of 166 Korean translators primarily working with the English, Chinese, and Japanese languages. They were asked to rate the satisfactory level with accuracy, fluency, idiomatic expression, and terminology in the Richter's scale of four. The result reveals that human translation is more satisfactory than post-editing with respect to accuracy, but it is uneasy to assert that accuracy is unsatisfactory in post-editing. On the other hand, the Korean translators are less satisfied with fluency, idiomatic expression, and terminology than accuracy. It can be assumed that although human translation is more satisfactory than post-editing, the accuracy of post-editing seems to be more acknowledged than fluency, idiomatic expression, and terminology, which lead the translators to take the accuracy of raw machine-translation products and to go on to improve the fluency, idiomatic expression, and terminology. Nevertheless, Korean translators believe Korean idiomatic expressions cannot be satisfactorily produced in post-editing, while fluency and terminology can be improved in post-editing.
Kim, Han-Kyong;Na, Hwi-Dong;Lee, Jin-Ji;Lee, Jong-Hyeok
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.15
no.12
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pp.993-997
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2009
Clustering is well known method and that can be used in statistical machine translation. In this paper we propose a corpus clustering method using syntactic structure and POS information of dependency grammar. And using this cluster language model as additional feature to phrased-based statistical machine translation system to improve translation Quality.
It is well-known that there are many similarities between Japanese and Korean language. For example, the order of words and the nature of the grammatical conjugation of both languages are almost the same. Another similarity is the frequent omission of the subject from a sentence. Moreover, both languages have honorific expressions and the identical concept for expressing nouns in terms of Chinese characters. Using these similarities, we have developed a word-to-word translation system which does away with any deep level analysis of syntactic and semantic structures of the two languages. If we use these similarities, the direct translation method is superior to the internal language translation method or transfer-based translation method. Although the MT system based on the direct translation method is more easily developed than the ones based on other methods, it may have a lot of difficulties when it tries to select the appropriate target word from ambiguous source verbs. In this paper, we propose a new algorithm to extract the meaning of substantives and to make use of the order of the extracted meaning. We could select $86.5\%$ appropriate verbs in the sample sentences from IPAL-verb-dictionary. $13.5\%$ indicates the cases in which we could not distinguish the meaning of substantives. We are convinced, however, that the succeeding rate can be increased by getting rid of the meaning of verbs thatare not used so often.
This paper describes how to disambiguate the aspectual meaning of Japanese expression "-te iru" in Japanese-Korean machine translation Due to grammatical similarities of both languages, almost all Japanese- Korean MT systems have been developed under the direct MT strategy, in which the lexical disambiguation is essential to high-quality translation. Japanese has a progressive aspectual marker “-te iru" which is difficult to translate into Korean equivalents because in Korean there are two different progressive aspectual markers: "-ko issta" for "action progressive" and "-e issta" for "state progressive". Moreover, the aspectual system of both languages does not quite coincide with each other, so the Korean progressive aspect could not be determined by Japanese meaning of " te iru" alone. The progressive aspectural meaning may be parially determined by the meaning of predicates and also the semantic meaning of predicates may be partially reshicted by adverbials, so all Japanese predicates are classified into five classes : the 1nd verb is used only for "action progrssive",2nd verb generally for "action progressive" but occasionally for "state progressive", the 3rd verb only for "state progressive", the 4th verb generally for "state progressive", but occasIonally for "action progressive", and the 5th verb for the others. Some heuristic rules are defined for disambiguation of the 2nd and 4th verbs on the basis of adverbs and abverbial phrases. In an experimental evaluation using more than 15,000 sentances from "Asahi newspapers", the proposed method improved the translation quality by about 5%, which proves that it is effective in disambiguating "-te iru" for Japanese-Korean machine translation.translation quality by about 5%, which proves that it is effective in disambiguating "-te iru" for Japanese-Korean machine translation.anslation.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.3
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pp.64-70
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2004
Korean and Japanese have same structure of sentences because they belong to same family of languages. So, The transfer driven machine translation is most efficient to translate each other. This paper introduce a method which creates a transfer dictionary for Token Based Transfer Driven Koran-Japanese Machine Translation(TB-TDMT). If the transfer dictionaries are created well, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing shallow parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed output generating module. We constructed the transfer dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 900 utterances which are collected from travel planning domain. The success-ratio of our system is $92\%$ on restricted testing environment and $81\%$ on unrestricted testing environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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