전이학습 기반 기계번역 사후교정 모델 검증

문현석; 박찬준; 어수경; 서재형; 임희석

doi:https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.027

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저자정보: 문현석 (고려대학교 Human-inspired AI 연구소) 박찬준 (고려대학교) 어수경 (고려대학교) 서재형 (고려대학교) 임희석 (고려대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 27 - 35 (9page)

DOI: https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.027

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기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

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참고문헌 (30)

참고문헌 신청

박찬준 / 2020 / 기계번역 사후교정(Automatic Post Editing) 연구 / 한국융합학회논문지 11(5):1~8

S. Pal / 2018 / A transformer-based multi-source automatic post-editing system / Proceedings of the Third Conference on Machine Translation:Shared Task Papers :827~835

P. Isabelle / 2007 / Domain adaptation of MT systems through automatic post-editing / MT Summit XI 102

S. Chollampatt / 2020 / Can Automatic Post-Editing Improve NMT? / arXiv preprint arXiv:2009.14395.

R Chatterjee / 2020 / Findings of the WMT 2020Shared Task on Automatic Post-Editing / Proceedings of the Fifth Conference on Machine Translation :646~659

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