다국어 자동번역 시스템에 사용될 프랑스어-한국어 자동번역 시스템의 성능 향상을 위한 패턴방식 자동번역의 언어지식에 관한 연구
Etude sur une Considération linguistique du Système de traduction en type du modèle(pattern) de traduction pour une amélioration du système de traduction automatique bilatérale français-coréen
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본 연구는 현재 사용되는 구글, 네이버의 자동번역 시스템을 프랑스의 여러 매체에서 추출한 약 5만여 개의 프랑스어 문장을 적용하여 한국어 번역 결과가 어색한 문장의 유형을 분석하고 이를 번역패턴으로 제시하여 프랑스어-한국어 번역 패턴을 구축하는 방법론과 이러한 방법론을 적용하여 자동번역의 패턴 유형을 구현했다. 먼저 프랑스어 문장의 특성을 살펴보고 자동번역 시스템에서 오류가 발생하는 유형을 정리한 다음, 한국어 문장에서 각 프랑스어 문장의 요소가 제대로 번역될 수 있도록 자동번역의 패턴을 제시했다. 이는 프랑스어 문장의 언어학적 특성을 고려하여 한국어로 번역함에 있어서 또는 한국어 문장을 프랑스어 문장으로 번역함에 있어서 프랑스어-한국어 자동번역 시스템의 보다 발전적인 성능 향상에 기여할 수 있다.
Abstract
Notre étude est de proposer et de construire en détail un certain nombre de pattern de traduction automatique de Français-Coréen pour le système de la traduction automatique bilatérale entre le français et le coréen, grâ̂ce auxquels on puisse produire une amélioration de la traduction automatique bilatérale entre les deux langues. Pour cela, en premier on a examiné environ 50,000 phrases françaises avec les traducteurs de Google et de Naver comme tels. D'après cet examen on peut regrouper en quelques groupes les défaults de traduction tels que des phrases en verbaux pronomonaux, des phrases en pronom impersonnel, des phrases construites avec des verbaux transitifs indirects, etc. On peut aboutir à proposer des pattern de traduction automatique avec une considération des caractéristiques linguistiques des deux langues différentes entre le Français et le Coréen. Cela étant, notre proposition permettrais ainsi d'améliorer l'éfficacité du système de traduction automatique de Français-Coréen. C'est ainsi dire que pour établir des pattern efficace, il ne fautdrais surtout pas omettre les numéros cités de la phrase de source en transmettant une phrase de target correspondante. Ce qui concerne c'est surtout les numéros cités des articles, des prépositions, des pronoms réciproques du Français, etc. Une amélioration de la traduction automatique en type de “pattern” comme nous l'avons marquée pourrais ainsi améliorer l'éfficacité de la traduction automatique bilatérale entre le Français et le Coréen.
참고문헌 (55)
- 김상식, "자동 통번역에 대한 국내외 기술 및 시장 동향", 융합연구정책센터, 66, pp.1~17 (2017)
- 김승희, "자동 통역기술, 서비스 및 기업 동향", 전자통신동향분석, 29(4), pp.39~48 (2014)
- 김영길, "언어장벽 해소를 위한 자동 통번역 기술 동향", 제28회 한글 및한국어 정보처리 학술대회 초청강연 (2016)
- 김영길, "언어 확장형 다국어 지동통번역 기술 개발 현황", 대한전자공학회, 하계학술대회, 36(1), pp.1850~1852 (2013)
- 김운, "자동 번역 기술 동향 및 응용 사례", 전자통신동향분석, 23(1), pp.89~98 (2008)
- 김현, "딥러닝 기반의 번역 품질 추정을 위한 문장 벡터 축약화 방", 한국정보과학회 학술발표논문집, pp.759~761 (2016), 한국정보과학회
- 류법모, "어휘의미분석 기반 다국어 어휘대역 서비스", 디지털콘텐츠학회논문지, 19(1), pp.75~83 (2018), 한국디지털콘텐츠학회[DOI]
- 박옥수, "한영 기계 번역에서 ST의 유형적 특징에 따른 번역 오류 분석", 동아인문학, (41), pp.155~183 (2017), 동아인문학회
- 송연석, "기계번역 담론에 대한 비판적 고찰", 번역학연구, 19(1), pp.119~145 (2018), 한국번역학회[DOI]
- 윤애선, "정보학, 인문학의 숨겨진 서고를 여는 또 하나의 열쇠 - ‘인문정보학센터’의 성과와 전망 -", 코기토, 80, pp.36~66 (2016), 인문학연구소
- 윤애선, "언어공학에 활용하기 위한 표준국어 대사전과 세종전자사전 간 용언 어의 사상", 언어학, (56), pp.197~235 (2010), 사단법인 한국언어학회
- 이기영, "영한 대화체 자동번역을 위한 특화 방안", 국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, pp.136~140 (2005), 한국정보과학회언어공학연구회
- 임순정, "구글 번역의 사례연구: 번역품질과 번역단위와의 관계를 중심으로", 번역학연구, 15(1), pp.177~209 (2014), 한국번역학회[DOI]
- 임효상, "한-스페인어 기계번역에서 나타나는 제반 특징에 관한 연구", 한국사전학회 학술대회 발표논문집, pp.147~154 (2018), 한국사전학회
- 이노신, "통번역의 미래지평: 인공지능과 소통형 융합통번역 연구", 번역학연구, 17(2), pp.65~89 (2016), 한국번역학회[DOI]
- 이승철, "소음ㆍ진동", Journal of KSNVE, 27(3), pp.19~25 (2017), 한국소음진동공학회
- 전익환, "End-to-end 딥러닝 응용 프로그램 동향에 관한 연구", 한국통신학회 2018년도 동계종합학술발표회 (2018), 한국통신학회
- 조국형, "다국어 자동 번역 시스템에 연동될 불-한 공통 변환지식 구축을 위한 프랑스어 태그셋 설정", 코기토, 82, pp.337~375 (2017), 인문학연구소
- 조국형, "다국어 자동번역 시스템의 공동 변환 지식에 적용될 프랑스어-한국어 양방향 자동번역 시스템을 위한 어휘 번역 패턴의 설계", 프랑스어문교육, (59), pp.89~113 (2017), 한국프랑스어문교육학회
- 최승권, "영어 특허문서 자동번역을 위한 특허번역패턴 연구", 번역학연구, 8(1), pp.301~322 (2007), 한국번역학회[DOI]
- 최승권, "번역 말뭉치로부터 추출한 어휘 번역 패턴의 의미 분류와 자동번역시스템에의 활용", 번역학연구, 11(3), pp.277~301 (2010), 한국번역학회[DOI]
- 최승권, "패턴기반 영한 자동번역 시스템의 상용화를 위한 도메인 특화 방법", 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 39(4), pp.253~260 (2012), 한국정보과학회[DOI]
- 최승권, "다국어 자동 통번역을 위한 공통 변환 기반 하이브리드 자동 번역 방법", 통번역학연구, 20(3), pp.121~136 (2016), 통번역연구소[DOI]
- "Guide des annotations en fonctions, Corpus arboré pour le français (FTB), Annotations en fonctions" (2015)[URL]
- "Guide des annotations en constituants, Corpus arboré pour le français (FTB), Annotations en constituants, Les syntagmes" (2015)[URL]
- "Guide des annotations morpho-syntaxiques, Les mots simples - Les mots composés Corpus Le Monde" (2003)[URL]
- "Machine Learning"[URL]
- Braun, D, "Evaluating Natural Language Understanding Services for Conversational Question Answering Systems", SIGDIAL 2017 Conference, pp.174~185 (2017)
- Callison-Burch, Ch, "Re-evaluating the Role of BLUE in Machine Translation Research", Proceedings of the 11th Conference of the European Chapter of the ACL, pp.249~256 (2006)
- Callison-Burch, Ch, "(Meta-)evaluation of Machine Translation", Proceedings of the Second Workshop on Statistical Machine Translation, pp.136~158 (2007)
- Callison-Burch, Ch, "Findings of the 2010 Joint Workshop on Statistical Machine Translation and Metrics for Machine Translation", Proceedings of the Joint 5th Workshop on Statistical Machine Translation and Metrics MATR, pp.17~53 (2010)
- Candito M, "Dépendance syntaxique de surface pour le français, (V.1.3)" (2013)
- Candito M, "Dépendance syntaxique de surface pour le français, (V.1.1)" (2010)
- Champsaur, C, "La traduction automatique : un outil pour les traducteurs ?", The Journal of Specialised Translation, Issue 19, pp.19~28 (2013)
- Costa-Jussà, M. R, "Study and comparison of rule-based and statiscal Catalan-Spanish machine translation systems", Computing and Informatics, 31, pp.245~270 (2012)
- Crabbé B, "Expériences d'analyse syntaxique statistique du français", pp.45~54 (2008), TALN
- Danlos, L, "FDTB1, « première étape du projet «French Discourse Treebank » : repérage des connecteurs de discours en corpus", discours, (17) (2015)
- Delatour, Y, "Nouvelle grammaire du français" (2004), Hachette
- "Deep Learning"[URL]
- Larousserie, D, "Quel est le meilleur service de traduction en ligne", paru dans Le Monde au, 29 (2017)
- LeCun, Yann, "Deep learning", Nature, 521.7553, pp.436~444 (2015)
- "A Brief Introduction to Deep Learning"[URL]
- LISA lab, "Deep Learning Tutorial, Release 0.1" (2015), University of Montreal
- "Universal Dependency Annotation for multilingual Parsing"[URL]
- "INTRO TO DEEP LEARNING, Sr. Solution Architect" (2017)[URL]
- Papineni, K, "BLUE: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation", Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp.311~318 (2002)
- Peled, L, "Sarcasm SIGN: Interpreting Sarcasm with Sentiment Based Monolingual Machine Translation", Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Lingu, pp.1690~1700 (2017)
- Poisson-Quinton, S, "Grammaire expliquée du français" (2007), CLE
- Poliak, A, "On the Evaluation of Semantic Phenomena in Neural Machine Translation Using Natural Language Inference", NAACL (2018)
- Senécal, A, "La vérification de l'exactitude technique de la traduction, L'Actualitélangagière", 5(4), pp.24~ (2008)
- Sordoni, A, "A Neural Network Approach to Context-Sensitive Generation of Conversational Responses", NAACL-HLT 2015 (2015)
- Takeda, K, "Pattern-Based Machine Translation", 16th international Conference en Computational Linguistics, pp.1155~1158 (1996)
- Tradonline, "Tout sur la traduction automatique et la post-édition", ~ (2018)
- "Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation" (2016)[URL]
