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Zero-Shot 기반 기계번역 품질 예측 연구
Study on Zero-shot based Quality Estimation

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제12권 제11호 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.35-43
  • 저자
    어수경, 박찬준, 서재형, 문현석, 임희석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A403151

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원문정보

초록

영어
Recently, there has been a growing interest in zero-shot cross-lingual transfer, which leverages cross-lingual language models (CLLMs) to perform downstream tasks that are not trained in a specific language. In this paper, we point out the limitations of the data-centric aspect of quality estimation (QE), and perform zero-shot cross-lingual transfer even in environments where it is difficult to construct QE data. Few studies have dealt with zero-shots in QE, and after fine-tuning the English-German QE dataset, we perform zero-shot transfer leveraging CLLMs. We conduct comparative analysis between various CLLMs. We also perform zero-shot transfer on language pairs with different sized resources and analyze results based on the linguistic characteristics of each language. Experimental results showed the highest performance in multilingual BART and multillingual BERT, and we induced QE to be performed even when QE learning for a specific language pair was not performed at all.
한국어
최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적 하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어 학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 제로샷 전이 학습(Zero-shot transfer learning)
2.2 기계번역 품질 예측 (Quality Estimation)
3. Zero-Shot기반 기계번역 품질예측 모델
4. 실험
4.1 데이터
4.2 다언어모델
4.3 실험 결과
5. 결론
REFERENCES

키워드

기계번역 품질 예측 인공신경망 기계번역 제로샷 언어 융합 자연언어처리 Quality estimation Neural machine translation Zero-shot Language convergence Natural language processing

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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