초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 문맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 매칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코퍼스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.

본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 문맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 매칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코퍼스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• <표。에서도 알 수 있듯이 tx 奇 為의 용법 중 가장 높은 빈도로 사용되는 것이 피동이다. 본 논문에서는 피동의 용법을 직접 피동, 간접 피동, 이중 피동의 세 가지로 분류하여 기존의 방법에서 다루지 못한 문제점들을 해결하였다. 분류에 필요한 결합가 정보에 따라 동사를 설명한 [기을 표로 정리하여 모든 동사에 대해 가능한 피 동문을 선택하여 해당 피동 용법에 맞게 처리한다.

제안 방법

• 고품질의 일 한 번역시 스템 구축을 위해 높은 빈도로 사용되는 일본어 조동사 為의 애매성 해소 방법을 제안하고, 총 300문장을 대상으로 기존 방법과 비교 및 평가하였다. 평가한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 33% 향상된 번역 성공률을 나타냄으로써 為/以石애매성 문제에 효과적인 해결방법이 될 수 있음을 보였다.
• 기존연구卩]에서는<표에서와 같이, 용법별로 n 징、 의 한국어 대역어를 우선 선정해서, 사전등록 시에 사전등록자의 직관에 따라 가장 빈도수가 높을 것으로 예상되는 대역어를 해당 동사 사전에 등록하였다. 그리고, 준비된 가능 용법의 패턴과 대응되지 않는 경우에는 전부 직접 피동으로 처리하는 방법을 사용하였다. 이 방법으로 아사히 신문기사 5, 797문장을 대상으로 실험한 결과, 87%의 번역률을 나타냈다.
• 본 논문에서는 피동의 용법을 직접 피동, 간접 피동, 이중 피동의 세 가지로 분류하여 기존의 방법에서 다루지 못한 문제점들을 해결하였다. 분류에 필요한 결합가 정보에 따라 동사를 설명한 [기을 표로 정리하여 모든 동사에 대해 가능한 피 동문을 선택하여 해당 피동 용법에 맞게 처리한다.
• 이 장에서는 孔히 為의 네 가지 용법에 대해 각각 애매성 해소를 위한 정보들을 살펴보고, 이를 이용한 처리 알고리즘을 제안한다.

대상 데이터

• 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 EDR 전 자 사전에서 용법 당 각 50문장씩 전체 300문장을 실험 대상으로 하여, 기존방법과 비교 평가하였다. 평가 결과 제안된 방법은 평균 88.

성능/효과

• 한국어와 일본어는 같은 한자 문화권에 속하고, 비슷한 어순과 경어 표현 등 어휘적, 문법적으로 많은 유사성을 가지고 있다. 따라서, 이러한 특성을 최대로 활용한 일대일 대응의 직접 번역방식이 일한 및 한일 기계번역 시스 템의 주된 적용 방법이었다. 그러나, 고품질의 번역결과 를 얻기 위해서는, 애매성을 가진 어휘에 대한 정확한 의미 결정어 반드시 필요하다.
• 3%의 번역 성공률을 보임으로써, 기존방법에 비해 번역률이 33% 향상되었다. 특히, 기존방법에서는 전혀 처리되지 옷 했던 존경용법과 간접 피동용 법, 이중피동 용법에서 높은 성공률을 나타냈다. '실험에서 실패한 문장들은 보조사의 격 결정 문제 및 복합문에서의 구문분석오류로 인한 실패가 대부분을 차지했다.
• 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 EDR 전 자 사전에서 용법 당 각 50문장씩 전체 300문장을 실험 대상으로 하여, 기존방법과 비교 평가하였다. 평가 결과 제안된 방법은 평균 88.3%의 번역 성공률을 보임으로써, 기존방법에 비해 번역률이 33% 향상되었다. 특히, 기존방법에서는 전혀 처리되지 옷 했던 존경용법과 간접 피동용 법, 이중피동 용법에서 높은 성공률을 나타냈다.
• 고품질의 일 한 번역시 스템 구축을 위해 높은 빈도로 사용되는 일본어 조동사 為의 애매성 해소 방법을 제안하고, 총 300문장을 대상으로 기존 방법과 비교 및 평가하였다. 평가한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 33% 향상된 번역 성공률을 나타냄으로써 為/以石애매성 문제에 효과적인 해결방법이 될 수 있음을 보였다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기