韓国で北朝鮮を翻訳する方法の学習【JST・京大機械翻訳】

Kim Hwichan; Moon Sangwhan; Okazaki Naoaki; Komachi Mamoru

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203890429249 整理番号：22P0280418

韓国で北朝鮮を翻訳する方法の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning How to Translate North Korean through South Korean

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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】

, , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

, , ,

前のページに戻る