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저자정보
안창남 (연세대학교) 한은경 (연세대학교) 노동명 (연세대학교) 권오균 (연세대학교) 이수미 (연세대학교) 한현심 (한국나사렛대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
254 - 259 (6page)

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본 논문은 수어 번역을 위한 효율적 말뭉치 생성 프레임워크를 제시하였다. 단순하면서 효과적인 데이터 증강 기술을 적용하여 최소한의 정보 손실로 한국어 원문 텍스트를 수어의 최소 의미 단위로 변환하는 방식을 새롭게 제안하였다. 수지, 비수지 및 도상으로 구성된 수어의 언어적 특성을 고려하여 각 의미 상태를 모두 포함하는 멀티모달 수어 증강 코퍼스(KoSLA)를 구축하였다. 본 연구의 코퍼스로 병원 내 대화에서 의미 있는 기계번역 성과를 얻을 수 있었다. 특히, 수어의 문법 및 의미 구조를 유지하면서 번역 모델 및 가용 데이터의 효율성을 높이기 위해 동의어 대체와 같은 NLP 데이터 증강 기법을 일부 적용했으며, Transformer 모델에 실험을 진행한 결과, KoSLA 코퍼스가 BLEU 평가에서 대조군보다 높은 점수를 얻을 수 있었다.
#Korean Sign Language #KSL #Machine Translation #Data Augmentation #Sign Language Corpus

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경 및 사례 연구
Ⅲ. KoSLA (Korean Sign Language Augmentation) 코퍼스
Ⅳ. 학습 모델 설계
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

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