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이미지 정보를 이용한 영어-한국어 자동 번역
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.7.690
기계 번역 연구는 하나의 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 자동 변환하는 기술이다. 기존의 기계 번역 연구는 번역을 위해 오직 텍스트 데이터만 사용하였다. 따라서 기존 기계 번역 연구는 입력 텍스트와 관련된 다양한 정보들을 활용할 수 없다는 단점이 있다. 최근에는 텍스트 데이터만 사용하는 기존 기계 번역과 달리 입력 텍스트와 관련된 이미지 정보를 기계 번역 시스템의 추가 입력으로 사용하는 멀티모달 기계 번역 모델이 등장했다. 본 연구에서는 최근 연구 동향에 맞추어 기계 번역의 디코딩 타임에 이미지 정보를 추가하고 이를 영어-한국어 자동 번역에 적용한다. 또한 디코딩 타임에 텍스트 정보와 이미지 정보를 적절히 조절하기 위한 별도의 게이트를 적용한 모델을 제안하고, 실험을 통해 게이트를 적용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 보인다.
말뭉치 자원 희소성에 따른 통계적 수지 신호 번역 문제의 해결
통계적 기계 번역을 이용한 구어-수화 번역 연구가 활발해짐에도 불구하고 수화 말뭉치의 자원 희소성 문제는 해결되지 않고 있다. 본 연구는 수화 번역의 첫 번째 단계로써 통계적 기계 번역을 이용한 구어-수지 신호 번역에서 말뭉치 자원 희소성으로부터 기인하는 문제점들을 해결할 수 있는 세 가지 전처리 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 1) 구어 문장의 패러프레이징을 통한 말뭉치 확장방법, 2) 구어 단어의 표제어화를 통한 개별 어휘 출현 빈도 증가 및 구어 표현의 번역 가능성을 향상시키는 방법, 그리고 3) 수지 표현으로 전사되지 않는 구어의 기능어 제거를 통한 구어-수지 표현 간 문장 성분을 일치시키는 방법이다. 서로 다른 특징을 지닌 영어-미국 수화 병렬 말뭉치들을 이용한 실험에서 각 방법론들이 단독으로 쓰일 때와 조합되어 함께 사용되었을 때 모두 말뭉치의 종류와 관계없이 번역 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
