Abstract:
본 발명은 패턴기반 자동번역(Pattern Based Machine Translation) 방식의 장점과 통계기반 자동번역(Statistical Machine Translation) 방식의 장점을 혼합한 하이브리드 자동번역 기술에 관한 것이다. 본 발명은, 형태소 분석기를 이용하여 한국어 문장에 대한 형태소 분석 결과를 생성하는 단계, 형태소 분석 결과를 입력으로 하고 구문분석기를 이용하여 구문분석 결과를 생성하는 단계, 원문부 번역 매니저를 이용하여 원문의 분석 결과를 보정하는 단계, 원문부 번역 매니저 내에서 문장 분절을 수행하는 단계, 원문부 번역 매니저 내에서 문형 매칭을 수행하는 단계, 원문부 번역 매니저 내에서 패러프레이징(Paraphrasing)을 수행하는 단계, PBMT 생성기에서 번역 결과를 생성하는 단계, PBMT 생성기에서 SMT 번역 결과를 호출하는 단계, SMT에서 보정된 원문 분석 결과를 이용해 번역 결과를 생성하는 단계, 대역문 번역 매니저에서 최종 번역 결과를 생성하는 단계, 대역문 합성기에서 PBMT 및 SMT 번역 결과를 이용하여 최종 대역문 후보를 생성하는 단계, 대역문 합성기에서 생성한 대역문 후보들에 대해 가장 적절한 대역문 결과를 평가하여 선정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 첫째, 한국어 문장을 정확하게 분절할 수 있으며, 둘째, 분절을 통해 번역 속도를 향상할 수 있으며, 셋째, 분절을 통해 번역 성능을 향상시킬 수 있으며, 넷째, 입력문에 대한 패러프레이징을 수행함으로써 분석 및 번역 성능을 개선시킬 수 있고, 다섯째, 대역문 선택기를 개발함으로써 보다 우수한 번역 결과를 최종적으로 생성할 수 있다. 통계기반 자동번역, 패턴기반 자동번역, 패러프레이징, 문장 분절, 대역문 선택
Abstract:
A method and an apparatus for auto-detecting an unregistered word in Chinese are provided to extract unregistered words from a web-document which is a translation target document by using HTML tag information, statistic information, monosyllable token information, etc. A removing unit(102) removes an HTML tag of an inputted web-document when receiving a web-document which includes Chinese sentences, and a tag classification unit(104) classifies each sentence in the document based on a meta tag and general tag processing manner. An extracting unit(106) using a general tag includes: a monosyllable based extracting module(116) extracts unregistered words on the basis of monosyllable token; and a verb based extracting module(118) extracts unregistered verb words which consist of 4 syllables. An extracting unit(108) using a meta tag extracts an unregistered word by using a word included in meta tag information, and a morpheme analyzing unit(110) analyzes morphemes and outputs the analyzed results. A radix based extracting module(114) extracts an unregistered word based on radixes by using the analyzed results.
Abstract:
A method and an apparatus for selecting a translated word in a machine translation are provided to obtain more natural translation quality by applying a translated word selecting scheme to the machine translation, and to get wanted information from a document written in foreign languages more easily and cheaply. A method for selecting a translated word in a machine translation comprises the following several steps. A co-occurring word class information applying unit checks whether a target word with respect to a word of a source sentence can be determined as a translated word by using a co-occurring word class information database(S300). In case that the target word is not determined from the co-occurring word class information database(S301), a meaning determining unit solves meaning ambiguity of the target word(S302). If the meaning determining unit solves the meaning ambiguity or the number of translated words of a target noun word is more than 2 but the translated words share the same meaning code, the translated word determining unit determines an optimal translated word by using a target language local context statistics information database which is constructed from a target language corpus in order to select more precise translated word(S303,S304).
Abstract:
대용량의 특허 번역 사전을 효율적이며 경제적으로 구축하는 장치 및 방법을 개시한다. 이를 위하여, 상기 장치는 기구축된 전문 용어를 입력받아 특허 번역 사전용 DB에 기록 가능한 형태로 상기 입력된 전문 용어의 포맷을 변경하여 확장 사전용 DB에 기록하는 용어 재구성부와, 출발 언어 특허 문서를 입력받아 상기 확장 사전용 DB에 기록되지 않은 미등록 전문 용어를 상기 특허 문서로부터 추출하고, 상기 추출된 미등록 전문 용어 중에서 단일어 엔트리를 분류하며, 대역어가 부착되지 않은 상기 단일어 엔트리에 대해 상기 대역어를 부착한 후, 상기 확장 사전용 DB에 상기 엔트리를 추가하는 용어 처리부와, 목표 언어 특허 문서를 입력받아 상기 확장 사전용 DB에서 복수의 대역어들에 대해 특허 분야에 적합한 대역어를 선택하고, 복합어에 대해서는 특화된 단일어 대역어로 번역한 후, 상기 특허 번역 사전용 DB에 기록하는 대역어 특화부를 포함함으로써, 특허 분야별로 대역어가 구분된 대용량의 특허 번역 사전을 구축하는 시간과 비용을 절약할 수 있다. 대용량, 단일어, 번역, 사전
Abstract:
A device and a method for constructing a patent translation dictionary are provided to construct a large patent translation dictionary capable of minimizing interference of a user efficiently and economically. A term reformer(200) receives/converts previously constructed technical terms into a format available in a patent translation dictionary database(500) and records the converted terms to an extended dictionary database(900). A term processor(300) extracts the technical terms unregistered to the extended dictionary database from a patent document written in a source language, classifies a single word entry from the unregistered technical terms, attaches a translation to the single-word entry attaching no translation, and adds the single-word entry to the extended dictionary database. A translation specializer(400) selects the translation suitable for a patent field from the extended dictionary database by receiving a target language patent document, translates a compound word into the specialized single-word translation, and writes the single-word translation to the extended dictionary database.
Abstract:
본 발명은 통계적 HMM(Hidden Markov Model) 품사 태깅 장치 및 방법에 관한 것으로, 적용 도메인에 따라 어휘확률이 달라지는 어휘를 선출하여 그 어휘의 어휘확률을 적용 도메인에 맞추어 갱신함으로써, 많은 비용과 시간이 드는 적용 도메인의 태깅된 코퍼스 없이, 다양한 도메인에서 높은 성능으로 적용할 수 있는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 새로운 특정 도메인에서 정확도가 떨어지는 기존의 통계적 품사 태깅 방법에 비하여, 품사 태깅의 정확성을 크게 향상시킬 수 있으며, 손쉽게 획득할 수 있는 다양한 도메인의 원시 코퍼스(raw corpus)들을 기반으로 각 도메인 의존 어휘확률만을 새로이 재학습하여 갱신함으로써, 태깅된 도메인 코퍼스 없이 특정 도메인에서의 태깅 정확성을 높일 뿐만 아니라 다양한 도메인에서 높은 정확도의 통계적 품사 태깅을 수행할 수 있는 효과가 있다. 품사태깅, 확률, HMM, 도메인, 코퍼스
Abstract:
본 발명은 기존 대역 전자사전의 어휘 대역어 공기 정보 및 확률 정보를 이용한 복합명사 대역어 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 이미 구축되어 있는 기존 대역 전자사전에서 어휘 대역어 공기 정보 및 확률 정보를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 복합명사에 대한 대역어를 선택하도록 하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 종래와 같이 의미 태그드 코퍼스를 수동으로 구축할 필요 없이 대역어 선택에 있어서 문제가 되는 의미 중의성 문제와 동일 의미의 이종 대역어 표현 문제를 해결할 수 있으므로, 이에 따라 종래의 대역어 생성 방법에 비해 문맥에 맞는 자연스러운 대역어를 선택할 수 있게 된다. 복합명사, 어휘, 대역어, 공기, 확률, 문맥, 모호성, 중의성
Abstract:
A device and a method for automatic translation customized to restrictive domain documents are provided to effectively perform the automatic translation by extracting translation knowledge customized to a patent domain and utilizing the extracted knowledge, and perform a structure analysis by extracting a parable analysis range from a long sentence based on the extracted language. A knowledge extractor(100) extracts the translation knowledge needed for translating the document of the restricted domain. A translator(200) generates a translation for the inputted sentence based on a dictionary(300) and a conversion pattern(400) applying the extracted translation knowledge. The knowledge extractor includes a specialized term constructor(110) extracting and constructing specialized terms by constructing a corpus corresponding to the document of the restricted domain through a morpheme analysis/tagging, a translation constructing/refining part(120), and a pattern/phrase pattern constructing part(130). The translator includes a preprocessor(210), a morpheme analyzing/tagging part(220), a structure analyzer(230), a structure/vocabulary converter(240), and a generator(250).
Abstract:
본 발명에 의한 영한 자동번역을 위하여 동사구 패턴 및 의미 벡터를 사용하는 동사/명사 대역어 선택 장치 및 그 방법은 영한 병렬 코퍼스와 영어 모노링궐(monolingual) 코퍼스 및 워드넷에 기반한 의미코드를 기초로 동사구 패턴 데이터베이스를 구축하는 단계; 원문과 대역문의 쌍으로 이루어지는 병렬 코퍼스내의 각 문장 쌍에 대하여 어휘 정렬을 수행한 후 의미벡터 및 한국어 국소 문맥 정보를 구축하는 단계; 입력되는 문장을 단문 단위로 분할하여 상기 동사구 패턴 데이터베이스를 참조하여 상기 단문에 적용할 동사구 패턴을 검색하는 단계; 상기 검색에 성공하면 검색된 동사구 패턴을 기초로 동사의 대역어와 각 논항의 명사 의미코드를 결정하는 단계; 상기 검색에 실패하고 상기 동사구 패턴이 적용되지 않는 경우에는 소정의 디폴트 동사구 패턴을 적용하여 기본적인 동사 대역어를 선정하는 단계; 및 상기 검색에 실패하고 상기 동사의 논항이 명사구이면 영어 공기 어휘를 이용하여 의미코드를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 동사구 패턴에 의해 동사와 헤드 명사에 대한 대역어를 선택하고, 또한 공기 정보에 의해 헤드 명사가 아닌 기타 명사에 대한 대역어 선택도 가능하다. 기계번역, 자동번역, 대역어 선택, 의미 벡터, 동사구 패턴
Abstract:
본 발명에 의한 영한 자동번역을 위하여 동사구 패턴 및 의미 벡터를 사용하는 동사/명사 대역어 선택 장치 및 그 방법은 영한 병렬 코퍼스와 영어 모노링궐(monolingual) 코퍼스 및 워드넷에 기반한 의미코드를 기초로 동사구 패턴 데이터베이스를 구축하는 단계; 원문과 대역문의 쌍으로 이루어지는 병렬 코퍼스내의 각 문장 쌍에 대하여 어휘 정렬을 수행한 후 의미벡터 및 한국어 국소 문맥 정보를 구축하는 단계; 입력되는 문장을 단문 단위로 분할하여 상기 동사구 패턴 데이터베이스를 참조하여 상기 단문에 적용할 동사구 패턴을 검색하는 단계; 상기 검색에 성공하면 검색된 동사구 패턴을 기초로 동사의 대역어와 각 논항의 명사 의미코드를 결정하는 단계; 상기 검색에 실패하고 상기 동사구 패턴이 적용되지 않는 경우에는 소정의 디폴트 동사구 패턴을 적용하여 기본적인 동사 대역어를 선정하는 단계; 및 상기 검색에 실패하고 상기 동사의 논항이 명사구이면 영어 공기 어휘를 이용하여 의미코드를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 동사구 패턴에 의해 동사와 헤드 명사에 대한 대역어를 선택하고, 또한 공기 정보에 의해 헤드 명사가 아닌 기타 명사에 대한 대역어 선택도 가능하다. 기계번역, 자동번역, 대역어 선택, 의미 벡터, 동사구 패턴