연어에 기반한 최상의 번역 선택 = Selecting the Best Translation Based on Collocation

국문 초록 (Abstract)

Collocation은 규칙에 기반한 기계번역에서 다의어나 동형이의어의 역어를 결정하기 위하여 사용되었다. 본 논문에서는, 예문에 기반한 기계번역방식을 채택하고 입력문을 단문으로 제한한 한 · 영기계번역에서, 최상의 번역문을 선택하기 위해서 collocation을 도입하였다.
본 논문에서는 첫째로, 역어 동사를 결정할 때 영향을 미치는 collocation을 그의 통사 범주에 따라서 세 가지 유형으로 분류하였다. 둘째로, 번역 데이타베이스 내의 번역예문을 동사에 그의 collocation만으로 구성된 동사구로 단순화하였다. 실험을 위하여 본 논문에서는 상용의 한영 사전에서 번역예문들을 수집하여 번역 데이타베이스를 구축하였다.
실험 결과, 데이타베이스를 구축 및 유지하기가 쉽고, 또한 단어간의 유사성을 이용한 방법보다는 collocation을 이용한 방법이 번역문 선택과정이 단순하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Collocation was used to determine a target word of the source word which was polysemy or homograph in rule-based machine translation. This paper introduces the collocation to select best translation in the Korean-to-English machine translation which adopts example-based machine translation and limits input sentences to simple statement.
This paper, first, classifies the collocation into three types by its syntactic category which affects on determining a target verb. Second this paper simplifies the translation examples in translation database into the verb phrase which consists of only the pair of verb and its collocation. For the purpose of experiment, this paper constructs the translation database in which examples are collected from a commercial Korean to English bilingual dictionary.
Judging from the experiments, the translation database can be easy constructed and maintained and also the procedure of the selection using the collocation is simpler than one using similarity between words.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. EBMT
• 3. Collocation
• 4. 번역 데이타베이스
• 5. 번역문 선택
• 6. 결론
• 참고문헌
• 저자소개