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문제 정의
- 남은 것은 중문으로서, 중문의 경우는 원래 독립된 문장들이 접속하여 이루어지는 형태이므로 비교적 분할하기 쉽다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 중문의 분할에 관한 내용을 다루고자 한다.
- 본 논문에서는 한국어 문장 분할을 통해 한-영 통계적 기계 번역 성능을 향상시키기 위한 방법으로 변환 기반의 문장 분할 방식을 제안하였다. 변환은 유인 환경과 다시 쓰기 규칙으로 구성 되며, 변환의 학습은 미리 분할된 훈련 데이터에서부터 초기 변환을 학습 하여 이를 주어진 테스트 데이터에 대해서 오류가 없도록 확장 한뒤 이들을 BLEU 점수를 최대화 하도록 골라내고 순서 매김 하는 과정을 통해 이루어진다.
- 이러한 조건을 만족시킬 수 있는 방법론으로서 변환 기반 학습 (Transformation-based Learning)이 있다. 본 논문에서는 한국어를 원시 언어(Source Language)로 하는 언어 쌍에 대한 번역 성능을 향상시키기 위해 변환 기반 학습을 이용한 문장 분할 방식을 제안한다.
- 본 연구의 목표는 긴 문장들 중에서 복문을 분할하여 짧은 문장들로 바꿔 씀으로서 구절 기반 통계적 기계 번역 시스템의 성능을 향상시키는 것으로, 이를 달성하기 위해 변환 기반의 접근 방법을 사용한다.
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