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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제9호
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 410 - 417 (8page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.9.410
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본 연구를 통해 한영·영한 번역 병렬 말뭉치의 품질을 평가하는 모델을 제안하고, 이를 이용해 시중의 한영·영한 번역 병렬 말뭉치에 대해 품질 평가를 실시한다. 연구의 의의는 다음과 같다. 첫 번째로, DA(Direct Assessment) 점수로 평가하는 한영·영한 QE(Quality Estimation) 연구를 실시하며 관련 데이터를 최초 구축했다. 두 번째로 번역 병렬 말뭉치 품질 평가 모델 TwiQE를 구축했다. 세 번째로 복수의 전문가가 수립한 품질 기준을 제시하며 번역 병렬 말뭉치 품질 개선의 기틀을 마련했다. 마지막으로, 구축된 모델을 활용하여 AI HUB1)에 공개된 한영 번역 병렬 말뭉치 2종2), 영한 번역 병렬 말뭉치 2종에 대한 품질평가를 실시했다. TwiQE를 통해 도출한 품질 평가 점수를 바탕으로 개선이 필요한 말뭉치를 두 수준으로 나누어 파악했고, 각 수준에 미치지 못하는 말뭉치의 수량과 비율을 파악하여 품질 개선의 기틀을 마련했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 번역문 품질 평가 모델의 제안: TwiQE
4. 실험
5. 모델 적용
6. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
L. Specia, F. Blain, M. Fomicheva, C. Zerva, Z. Li, V. Chaudhary, and A. F. T. Martins, “Findings of the WMT 2021 Shared Task on Quality Estimation,” Proc. of the Sixth Conference on Machine Translation, pp. 684-725, Nov. 2021.
H. Kim, H. Jung, H. Kwon, J. Lee, and S. Na, “Predictor-estimator: Neural quality estimation based on target word prediction for machine translation,” ACM Trans. Asian Low-Resour. Lang. Inf. Process (in press), Vol. 17, No. 3, Sep. 2017.
F. Kepler, J. Trénous, M. Treviso, M. Vera, A. Góis, M. A. Farajian, A. V. Lopes, and A. F. T. Martins, “Unbabel’s Participation in the WMT19 Translation Quality Estimation Shared Task,” Proc. of the Fourth Conference on Machine Translation, Vol. 3, pp. 7
T. Ranasinghe, C. Orasan and R. Mitkov, “TransQuest at WMT2020: Sentence-Level Direct Assessment,” Proc. of the Fifth Conference on Machine Translation, pp. 1049-1055, Oct. 2020.
K. Papineni, S. Roukos, T. Ward, and W. J. Zhu, “BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation,” Proc. of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp. 311-318, Jul. 2002.
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