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학술저널
저자정보
김현 (포항공과대학교) 신재훈 (포항공과대학교) 이원기 (포항공과대학교) 조승우 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.6
발행연도
2018.6
수록면
545 - 553 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.6.545

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Quality Estimation of English-Korean Machine Translation using Neural Network based Predictor-Estimator Model
김현 ,  신재훈 ,  이원기 외 2명 Journal of KIISE 2018.06 학술저널
Neural Quality Estimation using Predictor-Estimator Model for Machine Translation
김현 창의IT융합공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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기계번역 품질 예측은 정답번역문의 참고 없이 기계번역문장의 번역품질을 예측하는 것을 말하며, 최근 들어 기계번역분야에서 중요성이 강조되고 있다. 현재까지 영어-유럽어를 대상으로 기계번역 품질 예측 연구들이 진행되어 왔으며, 영어-한국어에 대해 기계번역 품질 예측을 시도한 사례가 없었다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 품질 예측을 위한 학습 데이터를 구축하고, 심층학습 기반의 모델을 적용하여 영어-한국어에 대한 기계번역 품질 예측을 수행한다. 학습 데이터 생성을 위해서는 기계번역문장에 기반한 새로운 정답번역문을 만드는 과정이 필요하며, 본 논문에서는 자유로운 어순과 다양한 형태가 가능한 한국어 문장의 특징을 고려하는 새로운 정답번역문을 만들기 위한 가이드라인을 제시한다. 또한 학습 데이터가 편향되는 문제를 완화하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서 구축한 학습데이터와 심층학습 기반의 모델을 이용한 실험 결과, 영어-한국어 기계번역 품질 예측이 잘 수행됨을 확인하였다.
#기계번역 품질 예측 #영어-한국어 기계번역 #심층학습 #Predictor-Estimator #Quality estimation #English-Korean translation #neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 영어-한국어 QE 데이터 구축 가이드라인
4. 심층학습 기반의 Predictor-Estimator 모델을 이용한 영어-한국어 기계번역 품질 예측 시스템
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
John Blatz, Erin Fitzgerald, George Foster, Simona Gandrabur, Cyril Goutte, Alex Kulesza, Alberto Sanchis, and Nicola Ueffing, Confidence estimation for machine translation, Proc. of the 20th international conference on Computational Linguistics, 2004. Lucia Specia, Marco Turchi, Nicola Cancedda, MarcDymetman, and Nello Cristianini, Estimating the sentence-level quality of machine translation systems, 13th Conference of the European Association for Machine Translation, pp. 28-37, 2009. Matthew Snover, Bonnie Dorr, Richard Schwartz, Linnea Micciulla, and John Makhoul, A study of translation edit rate with targeted human annotation, Proc. of association for machine translation in the Americas, pp. 223-231, 2006. Erwan Moreau and Carl Vogel, Limitations of mt quality estimation supervised systems: The tails prediction problem, Proc. of COLING, pp. 2205- 2216, 2014. Lucia Specia, Kashif Shah, Jose G. C. de Souza, and Trevor Cohn, QuEst - A translation quality estimation framework, Proc. of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations. Association for Computational Linguistics, pp. 79-84, 2013.

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