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문제 정의
- IBM 모델 1에서 우리의 관심은 결국 2개 언어말뭉치로부터 전체 확률p(f[e)를 최대화시키는 각각의 번역 확률t를 구하는 것이며 본절에서는 이 t값을 계산하는 방법에 대해 알아본다. 주어진 문제에는 부가되는 제약조건이 주어지는데 그것은 각 영어 단어e의 번역어 f에 대한 확률의 합은 1°1 되어야 한다는 것이다.
- 본 논문에서는 SMT 개요와 현재 기술 수준을 논하였다. SMT는 아직까지는 시작 단계이나 통계적 언어 처리의 가능성으로 볼 때 앞로의 번역시장을 주도할 만한 기계번역의 한 대안인 것은 분명하다.
- 하나다. 이에 본 논문은 IBM 모델을 중심으로 SMT의 개요를 설명하고 연구의 동향과 그 문제점 등에 대해 개략적으로 소개하고자 한다.
- 정보 이론은 잡음이 존재하는 채널 하에서 메시지의 전송 혹은 통신을 처리량과 정확성이라는 측면에서 최적화하기 위해 연구되었다.
가설 설정
- "직관적 이해를 위해 영어-한국어 병렬말뭉치를 구성하는 문장쌍이 , 의 두개로 주어진다고 가정해보자."
- 즉, 1) 단어 복사와 삭제를 위한 fertility 확률, 2) NULL 삽입을 위한 확률, 3) 위치의 재순서화를 위한 distortion 확률. 4) 단어번역을 위한 translation 확률이 고려된다. 번역의 기본 전략은 각원시 문장의 단어에 대해 목적 문장의 단어(들)을 생성 하고 그들을 재순서 화 한다.
- 4. 《/le) 가 특정 범위 내로 값이 수렴할 때까지 과정 2와 3을 반복한다.
- IBM 모델의 전반적인 정렬의 제약 조건은 불어 문장 f의 개별 단어는 단 하나의 영어 단어 e에만 대응됨을 가정하였다.
- 직관적 이해를 위해 영어-한국어 병렬말뭉치를 구성하는 문장쌍이 <“b c”-"x y">, 의 두개로 주어진다고 가정해보자. 여기에 어휘간 대응 관계를 만든다면 어떤 것이 가장 그럴 듯 할까? 관찰된 사실만으로 추정해본다면 가능한 번역 쌍은((b, y), (c, x)}가 될 것이다. EM에서는 부트스트래핑 개념을 이용하여.
- Yamamoto (2000)의 연구에서는 구 단위 대응 관계를 추줄하는 방법을 제시하였다. 그들은 번역시 단어의 순서나 위치가 달라질 수 있지만 단어들 간의 의존구조는 번역 후에도 유지된다고 가정하였다. 대역 말 뭉치 쌍들은 각각의 언어에 대해 통계적 의존 관계 파서를 이용해 각각 의존구조 후보들이 생성된다.
- 이를 위해. 문장이 길수록 부가적인 단어들이 많이 생긴다고 가정하였으며. 개별 불어 단어들이 잉여 불어 단어를 pl 의 확률로 생산하는 다음과 같은 이항분포를 정의하였다.
- 즉, 이번째 영어 단어가 [번째 불어 단어와 정렬될 확률은 불어 단어의 위치 및 영어 문장의 길이에 의해조건화된다고 가정하여 p(ajlj, m.l) 로근사화시 켰다.
- 한영번역을 이러한 잡음채널 모델하에서 살펴보면, 화자는 영어를 통해 말을 전달하려고 하나 잡음 채널을 통과하면서 실제 나타난 텍스트에서는 한국어로 나타나게 된다고 가정한다. 따라서 우리는 출력된 결과인 한국어로부터 입력인 영어를 예측해야 하며 이러한 잡음채널에 의한 변환은 확률적으로 결정된다.
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