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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title) 트랜스포머 모델을 이용한 한국어에서의 숫자 정규화
영문제목(English Title) Number Normalization in Korean Using the Transformer Model
저자(Author) 천재윤   조찬송   이정필   구명완   Jaeyoon Chun   Chansong Jo   Jeongpil Lee   Myoung-Wan Koo  
원문수록처(Citation) VOL 48 NO. 05 PP. 0510 ~ 0517 (2021. 05)
한글내용
(Korean Abstract)
한국어의 정규화 작업은 음성 합성 시스템을 위한 텍스트 전처리 과정에서 중요한 요소이다. 특히 한국어에서 숫자는 문맥 요소에 의해 다양하게 읽히므로 숫자를 한국어로 바꾸는 정규화 기술의 성능이 시스템의 성능과 직결된다. 그러나 이와 같은 한국어에서의 숫자 정규화는 논의된 바가 많지 않으며 기존 모델은 규칙에 기반하고 있어 다양한 맥락에서의 숫자를 한국어로 정규화 하는데 한계를 보인다. 이에 본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 한국어에서의 숫자 정규화 모델을 제안한다. 제안 모델은 문장의 음절을 입력으로 하는 시퀀스 투 시퀀스 트랜스포머 모델을 사용하였으며 긴 숫자에 대한 정보로써 숫자 자릿수 인코딩을 결합하였다. 성능 비교를 위해 일반적인 숫자, 새로운 숫자, 비표준적 숫자, 긴 숫자 테스트 셋을 사용하여 실험하였다. 그 결과 제안 모델이 규칙 기반 모델과 비교해 일반 테스트셋에서 2%, 비표준적 테스트셋에서 19% 이상의 성능 향상이 있었다. 또한 숫자 자릿수 인코딩을 결합한 제안 모델이 다른 딥러닝 모델에 비해 긴 숫자 정규화에 13% 높은 성능을 보였다
영문내용
(English Abstract)
Text normalization is a significant component of text-to-speech (TTS) systems. Since numbers in Korean are read in various ways according to their context, number normalization in Korean is crucial to improving the quality of TTS systems. However, the existing model is based on ad hoc rules that are inappropriate for normalizing non-standard numbers. The purpose of this study was to propose a model of number normalization in Korean based on the sequence-to-sequence Transformer model. Moreover, number positional encoding was added to the model to handle long numbers. Overall, the proposed model achieved 98.80% f1 score in the normal test dataset and 90.1% in the non-standard test dataset, which were 2.52% and 19% higher, respectively, than the baseline model. In addition, the proposed model demonstrated a 13% improvement in the longer-number test dataset compared to the other deep learning models.
키워드(Keyword) 텍스트 정규화   숫자 정규화   시퀀스 투 시퀀스   트랜스포머   웹 텍스트 데이터   text normalization   number normalization   sequence to sequence   transformer   web text data  
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