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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 2,211 - 2,216 (6page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2019.20.11.2211
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신경망 번역이 기계 번역의 새로운 패러다임이 된 이후, 번역은 많은 양의 병렬 말뭉치에 의존하게 되었다. 번역과 달리 언어 모델은 하나의 언어로 된 말뭉치를 사용하는데, 데이터는 풍부하다. 언어모델의 말뭉치를 신경망 기계 번역에 이용하기 위한 몇가지 방법들이 제안되었다. 이 논문에서는 학습된 언어 모델을 신경망 기계 번역에 이용하는 새로운 방법을 제시한다. 번역의 입력언어와 출력언어에 해당되는 두 개의 언어 모델을 훈련시킨 뒤, 언어 모델들의 워드 임베딩 행렬들을 신경망 기계 번역으로 이전하는 방법이다. 제안된 방법을 검증하기위해 영어-독일어 그리고 영어-핀란드어의 데이터로 실험했고, 기존모델에 비해 40% 정도의 크기만 가지는 모델로도 성능이 같거나 조금 더 좋아지는 결과(+0.57 BLEU 점수)를 확인했다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background: LM and NMT
Ⅲ. Word Embedding Transfer
Ⅳ. Experiment
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
H. Choi / 2015 / Intelligent Information System; Introduction to deep learning and major issues / Korea Information Processing Society Review 22(1):7~21
N. Kalchbrenner / 2013 / Recurrent continuous translation models / EMNLP :413
I. Sutskever / 2014 / Sequence to Sequence Learning with Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems
D. Bahdanau / 2015 / Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate / Proc. Int’l Conf. on Learning Representations
R. Sennrich / 2016 / Edinburgh neural machine translation systems for wmt 16 / The First Conference on Statistical Machine Translation
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D. Bahdanau / 2015 / Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate / Proc. Int’l Conf. on Learning Representations
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