KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
다중 인코더 구조를 활용한 기계번역 품질 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Multi-Encoder Architecture for Quality Estimation of MT |
| 저자(Author) |
허 담
이원기
신재훈
권홍석
이종혁
Dam Heo
WonKee Lee
Jaehun Shin
Hongseok Kwon
Jong-Hyeok Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0667 ~ 0669 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기계번역으로 생성된 문장의 번역 품질을 정답번역문에 대한 참고 없이 예측하는 것을 기계번역에 대한 품질 예측이라고 한다. 사전학습 모델들이 다양한 태스크에서 최고 수준의 성능을 달성하면서, WMT20에서 진행한 품질 예측 분야에서도 단일 트랜스포머 인코더 구조만을 사용하는 사전학습 모델이 주를 이루었다. 본 논문에서는 WMT20 품질 예측 영어-독일어 쌍에 대해서 다중 인코더 구조와 단일 트랜스포머 인코더 구조와의 성능을 비교 및 검증했다. 수행한 실험에서 다중 인코더 구조가 단일 트랜스포머 인코더 구조보다 뛰어난 성능을 보여줬다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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