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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이아영 (국민대학교) 이동훈 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제9권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
55 - 67 (13page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2023.05.05

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

벡터 얼라인먼트를 활용한 기계 번역 학습 데이터 정제 방법론
이아영 ,  이동훈 ,  김남규 아시아태평양융합연구교류논문지 2023.05 학술저널
딥러닝 기반 기계번역 학습을 위한 다국어 데이터 정제 방법론
이아영 2023.01 학위논문

2022

딥러닝 기반 다국어 데이터 정제 기법
이아영 ,  이동훈 ,  한민아 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 GPU 및 AI 알고리즘의 발전에 따라, 딥 러닝 기반 기계 번역 분야에서도 괄목할 성과가 나타나고 있다. 기계 번역 태스크를 수행하기 위해서는 원문 언어와 대상 언어의 쌍으로 구성된 방대한 양의 병렬 코퍼스가 필요한데, 이러한 병렬 코퍼스가 드물 뿐 아니라 해당 데이터의 품질을 확인하기 어렵다는 어려움이 존재한다. 하지만 기계 번역 학습 데이터의 품질은 번역 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 요소임에도 불구하고, 기계 번역 학습 데이터의 품질에 대한 논의는 거의 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 벡터 정렬 기술을 활용하여 기계 번역 학습용 데이터의 품질을 높이는 방안을 제시하였다. 구체적으로 제안 방법론은 고품질 한/영 데이터를 사용하여 영어 문장 벡터를 한글 문장 벡터로 변환하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 모델을 학습하고, 학습된 모델을 사용하여 새로 주어진 한/영 데이터의 영어 문장 벡터를 한글 벡터 공간으로 정렬한 뒤, 정렬된 벡터와 한/영 데이터의 한글 문장 벡터와의 유사성이 낮은 경우 이를 노이즈로 간주하여 제거한다. 제안 방법론을 실제 데이터 분석에 적용한 실험 결과, 전체 데이터 중 10%를 정제했을 때의 성능이 F1-score 기준 평균 0.860으로 가장 우수하게 나타남을 확인하였다.
#딥 러닝 #기계 번역 #데이터 정제 #벡터 정렬 #Deep Learning #Machine Translation #Data Purification #Vector Alignment

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