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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 5,241 - 5,248 (8page)
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This paper proposes a new methodology for translating Korean speech into Python programming language. Existing works have addressed a similar problem, however, they use predefined rules which require the input speech to follow a specific pattern that is far from being "natural". In this work, we aim to develop a system which converts natural language of various patterns into appropriate codes, so that it can be used easily by elementary students when learning programming. Instead of applying predefined translation rules, we train a recurrent neural network which takes the speech converted to text as input and returns the Python code. We also propose a preprocessing system which standardizes the inputs before they are fed to the network. We show through experiments that using this preprocessing system, a shallow GRU model with one hidden layer trained on 500 instances achieves 76.4% accuracy in translating natural Korean speech into Python codes. The proposed Voice2Code framework can be generalized to the translation of any natural language into any programming language.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험
4. 의의 및 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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