• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.296-299
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• 2016

현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.296-299
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• 2016

현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.465-469
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• 2022

자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술이 발달함에 따라 자동 음성 인식 시스템의 성능을 높이기 위한 방법 중 하나로 자동 후처리기 연구(automatic post-processor)가 진행되어 왔다. 후처리기를 훈련시키기 위해서는 오류 유형이 포함되어 있는 병렬 말뭉치가 필요하다. 이를 만드는 간단한 방법 중 하나는 정답 문장에 오류를 삽입하여 오류 문장을 생성하여 pseudo 병렬 말뭉치를 만드는 것이다. 하지만 이는 실제적인 오류가 아닐 가능성이 존재한다. 이를 완화시키기 위하여 Back TranScription (BTS)을 이용하여 후처리기 모델 훈련을 위한 병렬 말뭉치를 생성하는 방법론이 존재한다. 그러나 해당 방법론으로 생성 할 경우 노이즈가 적을 수 있다는 관점이 존재하다. 이에 본 연구에서는 BTS 방법론과 인위적으로 노이즈 강도를 추가한 방법론 간의 성능을 비교한다. 이를 통해 BTS의 정량적 성능이 가장 높은 것을 확인했을 뿐만 아니라 정성적 분석을 통해 BTS 방법론을 활용하였을 때 실제 음성 인식 상황에서 발생할 수 있는 실제적인 오류를 더 많이 포함하여 병렬 말뭉치를 생성할 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.178-185
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• 2021

Sequence to sequence(S2S) 기반 음성인식 후처리기를 훈련하기 위한 학습 데이터 구축을 위해 (음성인식 결과(speech recognition sentence), 전사자(phonetic transcriptor)가 수정한 문장(Human post edit sentence))의 병렬 말뭉치가 필요하며 이를 위해 많은 노동력(human-labor)이 소요된다. BackTranScription (BTS)이란 기존 S2S기반 음성인식 후처리기의 한계점을 완화하기 위해 제안된 데이터 구축 방법론이며 Text-To-Speech(TTS)와 Speech-To-Text(STT) 기술을 결합하여 pseudo 병렬 말뭉치를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축 할 수 있다. 본 논문은 BTS를 바탕으로 제주어 도메인에 특화된 음성인식 후처리기의 성능을 향상시키기 위하여 모델 수정(model modification)을 통해 성능을 향상시키는 모델 중심 접근(model-centric) 방법론과 모델 수정 없이 데이터의 양과 질을 고려하여 성능을 향상시키는 데이터 중심 접근(data-centric) 방법론에 대한 비교 분석을 진행하였다. 실험결과 모델 교정없이 데이터 중심 접근 방법론을 적용하는 것이 성능 향상에 더 도움이 됨을 알 수 있었으며 모델 중심 접근 방법론의 부정적 측면 (negative result)에 대해서 분석을 진행하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.11
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• pp.109-117
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• 2021

Recently, the use of speech-based interfaces is increasing as a means for human-computer interaction (HCI). Accordingly, interest in post-processors for correcting errors in speech recognition results is also increasing. However, a lot of human-labor is required for data construction. in order to manufacture a sequence to sequence (S2S) based speech recognition post-processor. To this end, to alleviate the limitations of the existing construction methodology, a new data construction method called Back TranScription (BTS) was proposed. BTS refers to a technology that combines TTS and STT technology to create a pseudo parallel corpus. This methodology eliminates the role of a phonetic transcriptor and can automatically generate vast amounts of training data, saving the cost. This paper verified through experiments that data should be constructed in consideration of text style and domain rather than constructing data without any criteria by extending the existing BTS research.