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최신 기계번역 연구 동향을 살펴보면 대용량의 단일말뭉치를 통해 모델의 사전학습을 거친 후 병렬 말뭉치로 미세조정을 진행한다. 많은 연구에서 사전학습 단계에 이용되는 데이터의 양을 늘리는 추세이나, 기계번역 성능 향상을 위해 반드시 데이터의 양을 늘려야 한다고는 보기 어렵다. 본 연구에서는 병렬 말뭉치 필터링을 활용한 mBART 모델 기반의 실험을 통해, 더 적은 양의 데이터라도 고품질의 데이터라면 더 좋은 기계번역 성능을 낼 수 있음을 보인다. 실험결과 병렬 말뭉치 필터링을 거친 사전학습모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 실험결과를 통해 데이터의 양보다 데이터의 질을 고려하는 것이 중요함을 보이고, 해당 프로세스를 통해 추후 말뭉치 구축에 있어 하나의 가이드라인으로 활용될 수 있음을 보였다.
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A. Vaswani / 2017 / Attention is all you need / arXiv preprint arXiv:1706.03762.
J. Devlin / 2018 / Bert : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding / arXiv preprint arXiv:1810.04805.
G. Lample / 2019 / Cross-lingual language model pretraining / arXiv preprint arXiv:1901.07291.
K. Song / 2019 / Mass : Masked sequence to sequence pre-training for language generation / arXiv preprint arXiv:1905.02450.
M. Lewis / 2019 / Bart : Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension / arXiv preprint arXiv:1910.13461.
J. Devlin / 2018 / Bert : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding / arXiv preprint arXiv:1810.04805.
G. Lample / 2019 / Cross-lingual language model pretraining / arXiv preprint arXiv:1901.07291.
K. Song / 2019 / Mass : Masked sequence to sequence pre-training for language generation / arXiv preprint arXiv:1905.02450.
M. Lewis / 2019 / Bart : Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension / arXiv preprint arXiv:1910.13461.
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