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유호상 (경북대학교) 남권희 (경북대학교) 정병호 (경북대학교) 김희섭 (경북대학교) 이민호 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2017년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2017.11
수록면
864 - 867 (4page)

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A lot of ancient documents written in Chinese character need to be translated. Translating these documents is quite laborious and time consuming for human translators owing to the voluminous nature and a complexity of the grammatical pattern. Recently proposed sequence-to-sequence(seq2seq) model that is a neural network type architecture and composed of two cells of Recurrent Neural Network acting as encoder-decoder shows the state-of-the-art performance in translation. They can translate sentences with complex grammatical pattern quite well. In this work, we propose automatic translation system with seq2seq model for specific ancient documents "Kyo Ji(敎旨)" and ‘Chajung Cheop(差定帖)’ written in Chinese character.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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