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문제 정의
- 본 논문에서는 대화 환경에서 한국어의 문장을 입력으로 받아들여 일본어 문장으로 번역해내는 자동 번역 시스템인 TB-TDMT를 위한 사전 구축 방법에 관하여 기술하였다. [3]에서의 실험 결과 인명과 지명을 포함한 문장에서 번역오류가 빈번 한 것에 착안하여 본 연구에서는 인명과 지명 변 환사전을 추가하였다.
- 본 논문에서는 변환중심의 패러다임을 채용하고 한국어 대화체 문장의 문장성분들의 자유도(degree of freedom)7} 매우 높은 점을 감안하여 고안된 토 큰(Token)이라는 새로운 문장 해석의 기본 단위를 기반으로 한 한.일 기계 번역기인 TB-TDMT (Token Based Transfer Driven Machine Translation) ⑶를 위한 변환 사전 구성 방법에 대해 기술한다.
- 따라서 정량에 의한 객관적인 평가 방법을 사용할 수는 없고 평가자들의 주관적인 평가에 의존 할 수밖에 없다. 본 논문에서는 한국인으로서 일본어 실력이 우수한 사람 4명과 일본인이면서 한국어 실력이 보통인 사람 1명에게 평가를 의뢰해서 그 들의 주관적인 점수를 받아 집계하였다. 평가의 기 준은 다음과 같이 세 가지의 등급으로 나누었다.
- 본 논문에서는 변환중심의 패러다임을 채용하고 한국어 대화체 문장의 문장성분들의 자유도(degree of freedom)7} 매우 높은 점을 감안하여 고안된 토 큰(Token)이라는 새로운 문장 해석의 기본 단위를 기반으로 한 한.일 기계 번역기인 TB-TDMT (Token Based Transfer Driven Machine Translation) ⑶를 위한 변환 사전 구성 방법에 대해 기술한다. 또한, 구성된 변환 사전을 TB-TDMT에 장착하여 실험한 결과를 제시한다.
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