In this study, we discuss the basic technology of machine learning of the deep neural network for natural language processing(NLP). We explain the distributed vector representation of words. Distributed vector representation is proved to be able to carry semantic meanings and are useful in various NLP tasks. The recurrent neural network(RNN) is employed to get the vector representation of sentences. We discuss the RNN encoder-decoder model and some modifications of the RNN structure to improve the accuracy of the machine translations. To test and verify the accuracy of Google translator, we performed the translation among Korean, English, and Japanese, and examined the meaning change between the original and the translated sentence. In neural network translation, we showed some inaccuracies of the translation such as wrong relation between subject and object, or some omission or repetition of the original meaning. In order to increase the performance and accuracy of machine translation, it is necessary to acquire more data for training.
목차
1. 서론 2. 인공지능 신경망 (Artificial Neural Network) 2.1. 인공신경망의 구조 2.2. 인공신경망의 학습방법 2.3. 인공신경망과 특징표현 3. 언어의 분산표현 3.1. 단어의 분산표현 3.2. 단어 분산표현의 확장 3.3. 순환 신경망(Recurrent Neural Network; RNN) 4. 신경망 방식의 기계번역 4.1. 부호기-복호기 모델 (Encoder-Decoder Model) 4.2. 주의 기구 (attention mechanism) 도입 4.3. 부호기의 확장 5. 기계번역의 역변환 시험 5.1. 화제(topic) 문장 번역 5.2 내포문 번역 5.3. 이/가가 목적격조사로 사용된 구문 6. 결론 인용문헌 [Abstract]
국제언어인문학회 [INTERNATIONAL ASSOCIATION FOR HUMANISTIC STUDIES IN LANGUAGE]
설립연도
2000
분야
인문학>언어학
소개
국제언어인문학회는 '언어를 통한 인문학 연구'의 필요성에 동감하는 여러 전공분야 학자들의 뜻을 담고 있습니다. 언어에 초점을 맞추는 것은, 다양한 전공분야의 참여에서 생겨날 수 있는 '이질적 집합'의 상황을 극복하기 위한 장치입니다. 현재로서는 작은 불씨를 지핀 것에 불과합니다. 그러나 이렇게 일구어진 불꽃이 새로운 학풍의 바람결에 커다란 섬광으로 빛나게 될 날이 올 것을 우리는 확신합니다. 우리의 학회와 학술지는 인문학 불변의 가치와 시대적 사명을 인식하는 국내외의 학자들을 향해 활짝 개방되어 있습니다. 특정 전공의 범위를 넘어서서 철학, 문학, 언어학, 종교, 역사, 문화, 예술 등의 시각에서 언어의 본질을 토론할 기회가 될 것입니다.