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 악영 향을 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 프로세 스를 추가로 제안한다.
더보기Recent 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 performance improvement. In the case of machine translation, data deviation occurs due to differences in translation(liberal, literal), style(colloquial, written, formal, etc.), domains, etc. Combining these corpora into one for learning can adversely affect performance. In this paper, we propose a new Corpus Weight Balance(CWB) method that considers the balance between parallel corpora in machine translation. As a result of the experiment, the model trained with balanced corpus showed better performance than the existing model. In addition, we propose an additional corpus construction process that enables coexistence with the human translation market, which can build high-quality parallel corpus even with a monolingual corpus.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2025 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2022-06-01 | 평가 | 등재학술지 취소 | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 5.85 | 5.85 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0 | 0 | 0 | 0.76 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)