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루간다어-영어 병렬코퍼스 구축과 번역 모델 학습 = Building a Parallel Corpus and Training Translation Models Between Luganda and English
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2022
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Korean
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1009-1016(8쪽)
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최근 번역 성능을 혁신하고 있는 신경망 기계 번역(NMT)은 대규모 데이터 세트를 필요로 하기 때문에 리소스가 많은 언어를 대상으로 한다. 따라서 Luganda 언어와 같은 병렬 말뭉치 자원이 부족한 언어에는 적용하기 어렵고, 'Google 번역'도 이 글을 쓰는 시점에서 Luganda를 지원하지 않고 있다. 이 논문에서 3개의 다른 오픈 소스 말뭉치를 기반으로 Luganda와 영어에 대한 41,070 쌍의 병렬 말뭉치를 구축한다. 그런 다음 하이퍼 변수 검색을 사용하여 NMT 모델을 훈련하고 최고의 모델을 찾는다. 실험 결과 Luganda에서 영어로 번역할 때 21.28의 BLEU 점수를 얻었고, 영어에서 Luganda로는 17.47의 BLEU 점수를 얻었다. 또한 일부 번역 예를 보여줌으로써 번역 품질을 확인할 수 있다. 이것은 최초의 Luganda-English NMT 모델이며, 우리가 구축한 Luganda-English 병렬 언어 데이터 세트는 공개할 것이다.
더보기Recently, neural machine translation (NMT) which has achieved great successes needs large datasets, so NMT is more premised on high-resource languages. This continuously underpins the low resource languages such as Luganda due to the lack of high-quality parallel corpora, so even ‘Google translate’ does not serve Luganda at the time of this writing. In this paper, we build a parallel corpus with 41,070 pairwise sentences for Luganda and English which is based on three different open-sourced corpora. Then, we train NMT models with hyper-parameter search on the dataset.
Experiments gave us a BLEU score of 21.28 from Luganda to English and 17.47 from English to Luganda. Some translation examples show high quality of the translation. We believe that our model is the first Luganda-English NMT model. The bilingual dataset we built will be available to the public.
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