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인공신경망 기계번역에서 말뭉치 간의 균형성을 고려한 성능 향상 연구

A study on performance improvement considering the balance between corpus in Neural Machine Translation

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.5, 2021년, pp.23 - 29  

박찬준 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  박기남 (고려대학교 정보창의교육연구소) ,  문현석 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  어수경 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  임희석 (고려대학교 컴퓨터학과)

초록
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최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세스를 추가로 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent deep learning-based natural language processing studies are conducting research to improve performance by training large amounts of data from various sources together. However, there is a possibility that the methodology of learning by combining data from various sources into one may prevent ...

주제어

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참고문헌 (15)

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