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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 184 - 189 (6page)
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With the advent of robust deep learning method, Neural machine translation has recently become a dominant paradigm and achieved adequate results in translation between popular languages such as English, German, and Spanish. However, its results in under-resourced languages Korean and Vietnamese are still limited. This paper reports an attempt at constructing a bidirectional Korean-Vietnamese Neural machine translation system with the supporting of Korean analysis tool - UTagger, which includes morphological analyzing, POS tagging, and WSD. Experiment results demonstrate that UTagger can significantly improve translation quality of Korean-Vietnamese NMT system in both translation direction. Particularly, it improves approximately 15 BLEU scores for the translation from Korean to Vietnamese direction and 3.12 BLEU scores for the reverse direction.
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