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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 69 - 80 (12page)
- DOI
- https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.11.069
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딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.
목차
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참고문헌 (38)
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P. Koehn / 2003 / Statistical phrase-based translation / Proceedings of the 2003 Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics :127~133
Y. Wu / 2016 / Google’s neural machine translation system : Bridging the gap betweenhuman and machine translation / arXiv preprint arXiv:1609.08144.
D. Bahdanau / 2015 / Neural machine translation by jointly learning to align and translate / International Conference on Learning Representations :1~15
I. Sutskever / 2014 / Sequence to sequence learning with neural networks / Advances in neural information processing systems 27:3104~3112
Park, C. / 2021 / Should we find another model?: Improving Neural Machine Translation Performance with ONE-Piece Tokenization Method without Model Modification / Proceedings of the 2021Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Industry Papers :97~104
Y. Wu / 2016 / Google’s neural machine translation system : Bridging the gap betweenhuman and machine translation / arXiv preprint arXiv:1609.08144.
D. Bahdanau / 2015 / Neural machine translation by jointly learning to align and translate / International Conference on Learning Representations :1~15
I. Sutskever / 2014 / Sequence to sequence learning with neural networks / Advances in neural information processing systems 27:3104~3112
Park, C. / 2021 / Should we find another model?: Improving Neural Machine Translation Performance with ONE-Piece Tokenization Method without Model Modification / Proceedings of the 2021Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Industry Papers :97~104
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