공공 한영 병렬 말뭉치를 이용한 기계번역 성능 향상 연구

초록

기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.

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