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멀티모달 정보와 의존구문분석을 이용한 신경망 기반 기계 번역
Multi-modal Neural Machine Translation using Dependency Parsing 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 가천대학교
Gachon University
연구책임자 강상우
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202200014533
과제고유번호 1711146322
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-11-09
키워드 멀티모달 기계번역.자연어처리.의존파싱.준지도학습.약한 레이블.Multimodal Machine Translation.Natural Language Processing.Dependency Parsing.Semi-supervised Learning.Weak Label.

초록

연구개요
본 연구는 텍스트와 이미지 정보를 결합한 멀티모달 기계번역 모델 개발이다. 제안하는 방법은 텍스트 정보에만 의존하던 기존의 기계번역 방법론들의 한계점을 극복하기 위하여 이미지 정보로부터 번역에 필요한 정보를 최대한 활용하고 보다 정확한 번역 결과를 위하여 구문구조 정보를 결합한다. 제안 모델은 한국어에 최초로 시도되며 기존 모델보다 향상된 성능을 기대한다.

연구 목표대비 연구결과
본 연구진은 최초의 연구 제안단계에서 설계한 연도별 추진전략에 따라 철저히 진행되었다. 우선 1차, 2차년도는 핵심 기술을

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
  • (1) 1차년도(2019년) ... 7
  • (2) 2차년도(2020년) ... 8
  • (3) 3차년도(2021년) ... 8
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 10
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
  • 3) 목표 달성 수준 ... 10
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 11
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 참고문헌 ... 14
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 17
  • 끝페이지 ... 27

표/그림 (5)

참고문헌 (25)

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