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학술저널
저자정보
김정희 (한동대학교) 허재무 (한동대학교) 김주환 (한동대학교) 최희열 (한동대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.11
발행연도
2022.11
수록면
1,017 - 1,025 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.11.1017

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최근 딥러닝은 기계 번역의 성능을 향상시켜왔지만, 언어별 특성을 반영하지 못하는 경우가 대부분이다. 특별히, 한국어의 경우 단어와 표현에 있어서 독특한 특징들이 오번역을 일으킬 수 있다. 예를 들어, 구글 번역은 한국어 문장의 명사에 종성 형태로 조사가 결합하여 오역하는 경우가 존재하며, 여러 영어 문장이 입력되면 존댓말과 반말이 혼용된 일관성 없는 한국어 문장들을 출력한다. 이는 한국어 단어의 ‘자모 단위 구성’과 ‘존댓말과 반말 간의 구분’이라는 특성이 반영되지 않아 생기는 문제이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 번역 모델에 사용하는 서브워드를 자모 단위로 구성하고, 코퍼스 문장들에서 존댓말과 반말을 통일하여 모델을 학습하는 것을 제안한다. 실험에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 기존 방법 및 코퍼스와 비교한 결과 위 문제들을 해결하면서 BLEU 점수에서 기존과 유사하거나 소폭 향상된 것을 확인했다.
#신경 기계 번역 #한국어 단어 #자모 #존대어 #neural machine translation #Korean words #jamo #honorifics

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 제안 모델
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
H. Choi, and Y. Min (2015). “Introduction to Deep Learning and Major Issues,” Korea Information Processing Society Review, Vol. 22, No. 1, pp. 7-21. D. Bahdanau, K. Cho, and Y. Bengio (2015). "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate," ICLR . google schola H. Choi (2019). "Understanding Neural Machine Translation," Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 37, No. 2, pp. 16-24. google schola A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin (2017). "Attention Is All You Need," arXiv preprint arXiv:1706.03762. https://tech.kakaoenterprise.com/22 R. Sennrich, B. Haddow, and A. Birch (2016). "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units," 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. google schola

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