정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
복사 매커니즘을 이용한 한국어-제주어 기계번역 |
| 영문제목(English Title) |
Machine Translation of the Korean-Jeju Language using the Copy Mechanism |
| 저자(Author) |
박다솔
차정원
Da-Sol Park
Jeong-Won Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 03 PP. 0190 ~ 0195 (2022. 03) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서 한글로 표기하는 특성상 제주어와 한국어에는 겹치는 어휘가 상당히 많다는 점에 집중하였고, 한국어-제주어의 단어 치환이라는 데이터 특성을 고려하여 복사 매커니즘을 이용한다. 복사 매커니즘은 포인터 생성 네트워크를 사용했으며, 이는 입력 문장 또는 사전 내 단어를 선택하여 생성할지를 결정한다. 또 타겟 언어의 토큰을 우선순위로 선택하게 결정하며 이를 이용한 보상(reward)을 적용하였다. 데이터는 카카오브레인에서 구축한 JIT(Jejueo Interview Transcripts)를 이용하였고, BLEU를 통해 어절 단위 성능을 측정하였다. 한국어→제주어 실험은 검증 데이터는 47.85, 평가 데이터는 47.12를 보였고, 제주어→한국어 실험은 검증 데이터는 69.01, 평가 데이터는 68.54를 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we focused on the fact that there isare a lot of overlapping vocabulary in the Jeju language and Korean language due to the characteristics of writing in the Korean language, and we used a copying mechanism in consideration of the data characteristic of word substitution in the Korean-Jeju language. The copying mechanism used a pointer generation network, which determines whether to generate by selecting an input sentence or word in the dictionary. In addition, it was decided to select the token of the target language as a priority and applied a reward was applied using this it [오전1] . Fordata, JIT (Jejueo Interview Transcripts) built by Kakao Brain was used, andperformance per eojeol was measured through BLEU. In the Korean-Jeju language experiment, the validation data was 47.85, → and the test data was 47.12, and in the Jeju language Korean experiment, the validation data was → 69.01, and the test data was 68.54. |
| 키워드(Keyword) |
기계번역
기계학습
자연어 처리
복사 매커니즘
한국어-제주어
machine translation
machine learning
natural language processing
copy mechanism
korean-jeju language
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