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k - 최근점 학습을 이용한 타동사 - 목적어 쌍의 번역 중의성 해소
김유섭(Yu Seop Kim),장병탁(Byoung-Tak Zhang),김영택(Yung Taek Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
기계번역에서 타동사-목적어 쌍의 정확하고 자연스러운 의미선정은 정확한 번역을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 대량의 말뭉치로부터 추출된 타동사-목적어 쌍으로 학습 예제(training example)를 구축하고, 이 예제와 워드넷(WordNet)의 명사 계층구조를 활용하여 타동사-목적어 쌍의 번역을 선택하였다. 이를 위하여 워드넷 상에서 의미 거리(semantic distance)를 측정하는 방법을 개발하고 k-최근점 학습(k-nearest neighbor Learning : K-NN)을 이용한 대역어선택 알고리즘을 구축하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 이용하여 84.3%의 정확하고 자연스러운 타동사-목적어 쌍의 번역을 획득하였고 개별적으로는 90.3%의 동사와 87.5%의 명사의 정확한 번역에 성공하였다. 본 논문에서 제시된 알고리즘은 간단한 학습과정만으로 타동사-목적어 쌍의 번역을 동시에 선정한다는 장점이 있다.
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김유섭,김영택(Yu Seop Kim),Yung Taek Kim 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.4
기계번역에서 단어-단어(word to word)의 번역을 실행하면 원시 문장(source sentence)과 그 목표 문장(target sentence) 사이에 의미(meaning)의 차이가 생기게 된다. 특히 한국어와 영어와 같이 문장의 구조와 구절의 의미의 차이가 큰 두 언어 사이의 번역에서는 이러한 문제가 더욱 심하다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 관용구에 기반한 의미 분석(semantics analysis)을 제안하며, 기존에 제시되고 있는 원시 관용구(Source Idiom), 연어외에 두 언어권의 문화적, 역사적 차이로 발생하는 의미의 격차를 해소하기 위해 관용구를 확장하고 그 의미분석을 제시하였다. 아울러 관용구를 획득하고 인식하는 알고리즘과 이들과 관련해 나타나는 문제와 그 해결하는 방법을 제시하였다. 또한 확장한 관용구에 기반한 번역으로 의미의 정확도(meaning accuracy)가 개선된 것을 실험을 통해 증명하였다. In English-Korean machine translation, the literal translation generates the meaning difference between the source sentence and the target sentence. This problem is caused more critically among the two languages by the structural differences and meaning differences of the phrases. In this paper, we propose the semantics analysis based on the idioms for the resolution of the problems. And the idioms are extended beyond conventional idiom to cover the problems arising from the differenece of the cultures between the two language speakers and analyzed to form new transformation of meaning system. The algorithms for the acquisition and recognition of the idioms are presented with thc solution for the related problems. And the improvement of the meaning accuracy for the translation is shown in this paper through the experiment.
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