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나휘동(Hwi-Dong Na),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.11
영어와 한국어와 같은 언어학적 차이가 큰 두 언어를 번역하기 위해서는 어순 조정이 필요하다. 본 논문은 비투사 의존구문분석 기법을 활용해 어순 조정을 하는 방법을 제안한다. 주어진 문장에 대해 기존의 방법은 전통적인 구문분석을 통해 문법적인 계층구조(syntactic tree)를 나타내지만, 제안하는 방법은 어순 조정을 명시한 계층구조(reordering tree)를 얻는다. 어순이 조정된 입력문을 구 기반 통계기계번역을 통해 번역하여 번역 과정에서 발생하는 어순 조정 문제를 해결한다. 영어와 한국어 사이에서 제안한 방법을 통해 번역을 수행한 결과 유의미한 성능 향상이 있었으며, 특히 어순 조정을 반영하는 평가 결과에 따른 성능 향상이 두드러졌다. Linguistically distant language pairs such as English and Korean require word reordering for translation. This paper proposes a word reordering method using a non-projective dependency parsing algorithm. For a given source sentence, unlike traditional approaches that produce a syntactic structure via syntactic parsing, our proposed method produces a hierarchical structure (reordering tree) that represents a reordered source sentence. We then solve the word reordering problem for translation under a pre-ordering framework that translates the reordered sentence. In an English-to-Korean translation, the pre-ordering framework using our proposed method improves the translation quality, especially according to an evaluation metric that reveals word reordering.
일영 통계기계번역에서 의존문법 문장 구조와 품사 정보를 사용한 클러스터링 기법 (pp.993-997)
김한경(Hankyong Kim),나휘동(Hwi-Dong Na),이금희(Jin-Ji Lee),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.12
클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다. Clustering is well known method and that can be used in statistical machine translation. In this paper we propose a corpus clustering method using syntactic structure and POS information of dependency grammar. And using this cluster language model as additional feature to phrased-based statistical machine translation system to improve translation quality.
식사보조 로봇 사용자의 시선 방향 추정 딥러닝 모델 기반 식사 의도 인식 시스템
박현지(HyunJi Park),장인훈(Inhoon Jang),고광은(KwangEun Ko) 제어로봇시스템학회 2021 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.27 No.5
Care robots that provide dietary supplements to the elderly and the disabled should be able to intelligently interact with the users’ intention to eat in real-time and provide the food they want. To this end, based on deep learning, we have developed a user interface that facilitates the selection of food to be eaten according to six user gaze directions. A single-stage object-detection deep learning model has been implemented as a lightweight, single-stage object-detection deep learning model that can be installed on commercial tablets, and the accuracy of this model was 0.9857.