메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 활발하게 연구 되고 있는 통계 기반의 기계 번역 시스템에서는 입력 문장이 길어지면 번역 성능이 떨어지는 현상이 나타난다. 이를 완화하기 위해 긴 문장을 같은 의미의 짧은 문장들로 분할하여 각각 번역하면 기계 번역 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계적 기계 번역을 위한 변환 기반의 문장 분할 방법을 제안한다. 변환 기반의 문장 분할 방법은 사람이 직접 분할한 예문으로부터 변환 규칙을 학습하여 기계 번역의 입력 문장에 적용함으로써 구절 기반의 통계적 기계 번역 성능을 최대화 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 문장 분할 방법
3. 실험
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0