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최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다.
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Covid, C. D. C. / 2020 / Severe outcomes among patients with coronavirus disease 2019(COVID-19)—United States, February 12–March 16, 2020 / MMWR Morb Mortal Wkly Rep 69(12):343~346
Sohrabi, C. / 2020 / World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019novel coronavirus (COVID-19) / International Journal of Surgery
Kasher, A. / 2012 / Language in focus:foundations, methods and systems: essays in memory of Yehoshua Bar-Hillel (Vol. 43) / Springer Science &Business Media
Dugast, L. / 2007 / Statistical Post-Editing on SYSTRAN‘s Rule-Based Translation System / Proceedings of the Second Workshop on Statistical Machine Translation :220~223
Koehn, P. / 2003 / Statistical phrase-based translation / Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology-Volume :48~54
Sohrabi, C. / 2020 / World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019novel coronavirus (COVID-19) / International Journal of Surgery
Kasher, A. / 2012 / Language in focus:foundations, methods and systems: essays in memory of Yehoshua Bar-Hillel (Vol. 43) / Springer Science &Business Media
Dugast, L. / 2007 / Statistical Post-Editing on SYSTRAN‘s Rule-Based Translation System / Proceedings of the Second Workshop on Statistical Machine Translation :220~223
Koehn, P. / 2003 / Statistical phrase-based translation / Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology-Volume :48~54
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