Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
적은 양의 병렬 말뭉치를 가진 한국어 방언 간 딥 러닝 기반 기계번역 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning based Low-resource Korean Dialect Neural Machine Translation |
| 저자(Author) |
한상민
최은성
이종욱
Sang-Min Han
Eunseong Choi
Jongwuk Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1619 ~ 1621 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
방언은 지역의 고유한 모습을 담는 문화유산으로서 보존해야 하는 가치가 명확하지만 사용량이 점차 감소하고 있다. 이러한 경향은 표준어와 방언과의 차이로 인한 의사소통의 어려움에서 기인한다. 이를 개선하기 위해 기계 번역 연구가 진행되고 있지만 한국어 방언의 경우 데이터 부족 (Data scarcity) 문제를 한계점으로 가진다. 본 연구에서는 데이터 셋의 부족을 해결하기 위해 방언1에서 표준어, 표준어에서 방언2로 이어지는 Seq2Seq 기반의 재귀적 모델과 전자의 인코더와 후자의 디코더를 결합한 교차모델을 제안한다. 재귀적 모델은 적은 데이터로 학습한 Seq2Seq 모델보다 최대 42.3%p 높은 성능을 보였고, 교차모델은 베이스라인 모델보다 최대 27.8%p 높은 성능을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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