抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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韓国語は韓国語を共に使用する。しかし,韓国のNLP研究は韓国語のみに集中しており,神経機械翻訳(NMT)モデルのような韓国語の既存のNLPシステムは,北朝鮮の入力を適切に取り扱うことができない。北朝鮮データを用いたモデルの訓練は,この問題を解決するための最も直接的なアプローチであるが,NMTモデルを訓練するには不十分なデータがある。本研究では,類似のコーパスを用いて北韓国NMTモデルのデータを作成した。最初に,自動アラインメントと機械翻訳のための評価データを手動で作成する。次に,北朝鮮に適した自動アラインメント法を研究した。最後に,著者らは,人間アノテーションのない北韓国バイリンガルデータによって訓練されたモデルが,ゼロショット設定において,既存の韓国モデルと比較して,北朝鮮翻訳精度を著しく向上できることを検証した。【JST・京大機械翻訳】