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인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)은 한정된 개수의 단어만을 번역에 이용하기 때문에 사전에 등록되지 않은 단어들이 입력으로 들어올 가능성이 있다. 이러한 Out of Vocabulary(OOV) 문제를 완화하고자 고안된 방법이 서브 워드 분절(Subword Tokenization)이며, 이는 문장을 단어보다 더 작은 서브 워드 단위로 분할하여 단어를 구성하는 방법론이다. 본 논문에서는 일반적인 서브 워드 분절 알고리즘들을 다루며, 나아가 한국어의 무한한 용언 활용을 잘 다룰 수 있는 사전을 만들기 위해 한국어의 음절 중 종성을 분리하여 서브 워드 분절을 학습하는 새로운 방법론을 제안한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법론이 기존의 서브 워드 분리 방법론보다 높은 성능을 거두었다.
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참고문헌 (15)
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Chanjun Park / 2020 / Decoding Strategies for Improving Low-Resource Machine Translation / Electronics 9(10):1562
R. Sennrich / 2015 / Neural machine translation of rare words with subword units / arXiv preprint arXiv:1508.07909
T. Kudo. / 2018 / Subword regularization : Improving neural network translation models with multiple subword candidates / arXiv preprint arXiv:1804.10959
I. Provilkov / 2019 / Bpe-dropout : Simple and effective subword regularization / arXiv preprint arXiv:1910.13267
M. Schuster / 2012 / Japanese and korean voice search / 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP) :5149~5152
R. Sennrich / 2015 / Neural machine translation of rare words with subword units / arXiv preprint arXiv:1508.07909
T. Kudo. / 2018 / Subword regularization : Improving neural network translation models with multiple subword candidates / arXiv preprint arXiv:1804.10959
I. Provilkov / 2019 / Bpe-dropout : Simple and effective subword regularization / arXiv preprint arXiv:1910.13267
M. Schuster / 2012 / Japanese and korean voice search / 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP) :5149~5152
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