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초록

한국어

최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아 어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교 하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다.

영어

With the recent World Health Organization (WHO) Declaration of Pandemic for Coronavirus Disease-19 (COVID-19), COVID-19 is a global concern and many deaths continue. To overcome this, there is an increasing need for sharing information between countries and countermeasures related to COVID-19. However, due to linguistic boundaries, smooth exchange and sharing of information has not been achieved. In this paper, we propose a Neural Machine Translation (NMT) model specialized for the COVID-19 domain. Centering on English, a Transformer based bidirectional model was produced for French, Spanish, German, Italian, Russian, and Chinese. Based on the BLEU score, the experimental results showed significant high performance in all language pairs compared to the commercialization system.

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Backgroud
2.1 COVID-19 and A.I Service
2.2 Machine Translation
3. COVID-19 Neural Machine Translation
3.1 Datasets and Data Preprocessing
3.2 Models and Hyperparameters
3.3 Domain Specialization for COVID-19
4. Experimental Results
5. Conclusions
REFERENCES

저자

• 박찬준 [ Chan-Jun Park | 고려대학교 컴퓨터학과 석박사통합과정 ]
• 김경희 [ Kyeong-Hee Kim | 부산외국어대학교 동남아창의융합학부 학사과정 ]
• 박기남 [ Ki-Nam Park | 고려대학교 정보창의교육연구소 연구교수 ]
• 임희석 [ Heui-Seok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌