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저자정보
김한경 (포항공과대학교) 나휘동 (포항공과대학교) 이금희 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
297 - 304 (8page)

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통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.
#통계기계번역 #클러스터링 #도메인 특화 모델, 문장구조 유사도 #단어 유사도 #SMT(Statistical Machine Translation) #Clustering #Domain-specific model #SyntacticStructural similarity #word similarity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 방법론 개요
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - S. Hasan / 2005 / Clustered Language Models based on Regular Expressions for SMT / 10th EAMT conference "Practical applications of machine translation," : 119 ~ 125 google schola 2. [학술대회논문] - H. Yamamoto / 2007 / Bilingual cluster based models for statistical machine translation / Proc. of the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning,pp.514-523,Jun : 514 ~ 523 google schola 3. [학술대회논문] - A. Finch / 2008 / Dynamic Model Interpolation for Statistical Machine Translation / Proc. of the Third Workshop on Statistical Machine Translation : 208 ~ 215 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 최승권 / 2007 / 도메인 특화 방법에 의한 영한 특허 자동 번역 시스템의 구축 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 34 (2) : 95 ~ 103 dbpia 5. [학술대회논문] - K. Yasuda / 2008 / System Description of NiCT-ATR SMT for NTCIR-7 / Proc. of NTCIR-7 Workshop Meeting : 415 ~ 419 google schola

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