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NTIS 바로가기한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2007 Oct. 12, 2007년, pp.276 - 281
이종훈 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) , 이동현 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) , 이근배 (포항공과대학교 컴퓨터공학과)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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변환 기반 학습에서의 변환은 어떤 형식으로 동작하는가? | 변환은 다음과 같은 형식으로 동작한다. 만약 어떤 입력 패턴이 유인 환경에 기술된 조건과 부합 한다면 다시 쓰기 규칙을 입력 패턴에 적용한다. 그 결과로 입력 패턴은 다시 쓰기 규칙의 원본 패턴과 일치하는 부분이 목적 패턴으로 치환된 형태로 변형된다. 예를 들어 유인 환경이 조건 A이고, 다시 쓰기 규칙이 B를 C로 변경하는 것인 변환이 있다면 이는 다음과 같은 문장으로 표현할 수 있다. | |
통계적 기계 번역 방식으로 긴 문장을 번역할 때 번역 성능이 떨어지는 문제의 원인은 무엇인가? | 이러한 현상의 원인은 다양한 관점에서 분석 할 수 있지만 주된 원인은 단어 재배열의 경우의 수가 많아지기 때문이라고 할 수 있다. 한 문장을 번역함에 있어서 가능한 단어 배열의 경우의 수는 문장에 포함된 단어의 수에 기하급수적으로 비례하여 증가한다. 그러나 전통적인 방식의 구절 기반 기계 번역(Phrase-based Machine Translation) 시스템[2]의 단어 재배열 모델은 복잡한 재배 열을 제대로 처리하기에 충분하지 않다. | |
한국어의 문장은 구조에 따라 무엇으로 분류할 수 있는가? | 한국어의 문장은 그 구조에 따라 단문, 중문, 복문의 3가지 분류로 나눌 수 있다. 이 중에서 단문은 여러 개의 완전한 문장으로 분할하는 것이 불가능하다. |
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