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저자정보
Jun-Nyeong Jeong (Kumoh National Institute of Technology) Sang-Young Kim (Kumoh National Institute of Technology) Seong-Tae Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jeong-Jae Lee (Kumoh National Institute of Technology) Yuchul Jung (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제12호(JKIIT, Vol.19, No.12)
발행연도
2021.12
수록면
143 - 150 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.12.143

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익명의 인터넷 사용과 온라인 커뮤니티의 확산으로 인해 한국어에서 무례한 표현이 증가하고 있다. 이러한 부작용을 완화하기 위해 트랜스포머 구조를 활용하여 같은 한국어로 표현된 예의없는 무례한 표현을 존댓말로 번역하는 것을 제안한다. 그러나 딥러닝을 통한 한국어 존댓말 변환 연구는 찾아보기 힘들다. 특히 연구를 위해 예의있는 표현과 예의없는 표현의 말뭉치 데이터셋을 새로 만들었다. 데이터셋은 디시인사이드 게시판의 자체 선택 데이터와 AI-HUB의 데이터를 결합하여 약 2만 개로 구축되었다. 또한, 우리는 트랜스포머에서 최적의 토큰화 방법과 인코더 및 디코더 레이어의 수를 실험하였으며 실험을 통해 높은 BLEU 점수인 66.71을 달성하고 BLEU 측정지표가 인간 평가와 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.
#transformer #translation #tokenization #BLEU #text generation

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Dataset Construction
Ⅳ. Methodology
Ⅴ. Experiments
Ⅵ. Conclusion
References

참고문헌 (22)

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나인섭 / 2019 / 양방향 장단기 메모리 신경망을 이용한 욕설 검출 / 한국빅데이터학회 학회지 4(2):35~45 Crossref 김찬우 / 2019 / 변형된 한글 금칙어에 대한 실시간 필터링 시스템 / 멀티미디어학회논문지 22(6):695~705 dbpia G. Lample / 2019 / Multiple -attribute text rewriting / International Conference on Learning Representations :1~20 google schola H. Gong / 2019 / Reinforcement learning based text style transfer without parallel training corpus / Association for Computational Linguistics :3168~3180 google schola Yunli Wang / 2020 / Formality style transfer with shared latent space / International Committee on Computational Linguistics :2236~2249 Crossref

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