Earticle

초록

한국어

현재의 구글 번역과 파파고와 같은 번역 시스템은 텍스트의 정확한 의미 전달에 중점을 두고 있지 만, 문장의 스타일과 감정적 뉘앙스를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 특히, 문학적 표현이나 일 상 대화에서 이러한 문체와 감정적 요소를 적절히 번역하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 다국어 환경에서 문장 스타일에 맞는 문맥 기반 단어 추천시스템을 제안한다. 사용자가 입력한 문장을 동적 임베딩 모델을 활용하여 문맥 분석을 진행하고, 해당 스타일에 적합한 어휘 추천을 수행한다. 또한, mBART 모델을 사용하여 다국어 환경에서의 병렬 말뭉치 부족 문제를 극복하고 다양한 언어 다국어 스타일 변환을 지원함으로써, 다국어 환경에서 번역 시 문장의 스타일을 유지한 자연스러운 문장 생성 을 가능하게 한다. 본 알고리즘은 기존의 번역 시스템의 한계를 극복하고, 문학적 표현이나 감정적 뉘 앙스를 더욱 정확하게 번역에 반영할 수 있으며, 사용자가 원하는 스타일에 적합한 표현을 자연스럽게 구현할 수 있다. 나아가 다양한 텍스트 스타일에 맞는 어휘 추천 기능은 기계 번역의 정확한 의미 전 달뿐 아니라 문체의 일관성

목차

요약
1. 서론(신명조, Bold, 10pt)
2. 관련 연구
2.1 텍스트 스타일 변환
2.2 문맥 기반 어휘 추천
2.3 다국어 환경에서의 스타일 변환
3. 알고리즘 구현
4. 결과
참고문헌

저자

• 차예원 [ Ye Won Cha | 호서대학교 컴퓨터공학부 ]
• 방진숙 [ Jin Suk Bang | 호서대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌