Earticle

초록

영어

Automatic post editing is a research field that aims to automatically correct errors in machine translation results. This research is mainly being focus on high resource language pairs, such as English-German. Recent APE studies are mainly adopting transfer learning based research, where pre-training language models, or translation models generated through self-supervised learning methodologies are utilized. While translation based APE model shows superior performance in recent researches, as such researches are conducted on the high resource languages, the same perspective cannot be directly applied to the low resource languages. In this work, we apply two transfer learning strategies to Korean-English APE studies and show that transfer learning with translation model can significantly improves APE performance.

한국어

기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구 는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어 모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였 으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구 에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용 하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시 키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
3.1 사전학습 언어모델 전이학습
3.2 병렬 말뭉치를 활용한 APE 데이터 생성
4. 실험 및 실험결과
4.1 데이터셋 및 평가 지표
4.2 사전학습 언어모델
4.3 정량적 분석
4.4 정성적 분석
5. 결론
REFERENCES

키워드

딥러닝 자연어처리 언어 융합 기계번역 기계번역 기계번역 사후교정 사전학습 모델 Deep learning Natural language process Language convergence Machine translation Automatic post editing Pretrained model

저자

• 문현석 [ Hyeonseok Moon | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
• 박찬준 [ Chanjun Park | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
• 어수경 [ Sugyeong Eo | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
• 서재형 [ Jaehyung Seo | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
• 임희석 [ Heuiseok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물