NMT (Neural Machine Translation)

1. 인공신경망 번역 기술, NMT

(1) NMT (Neural Machine Translation)의 개념

• 인공신경망을 활용한 기계 학습을 통해 언어 번역 모델 생성 및 번역 서비스 제공 기술

(2) NMT의 원리

• 머신러닝 기술이 적용된 엔진을 통해 전체 문맥 파악 후 문장 내 단어, 순서, 문맥 의미 차이 등 반영하여 문장 단위 결과 출력

2. 인공신경망 번역 NMT 원리 및 구성 요소

(1) 인공신경망 번역 NMT의 원리

①   기계어 재조합된 문장A를 문장C로 번역
② A 영역의 단어들을 숫자화 후 순서 재조합
③ A 영역의 모든 숫자를 Rule 1로 적용, B 영역 숫자로 재배치
④ B 영역의 모든 숫자를 Rule 2로 적용, C 영역 숫자로 재배치

(2) 인공신경망 번역 NMT의 구성 요소

구성요소	설명
입력 데이터	– 음성, 이미지, 다양한 문서(오피스 등)
입력 처리 기술	– 자동 음성 인식, 광학 문자 인식, 필터링
Hybrid 엔진	– 정규화, 음차, 언어 감지, 구문 분석기 등
언어 Resource	– 대용량 코퍼스(말뭉치) 사전 수집
기계 학습	– 고객 자산(메모리 등)으로 번역 품질 강화

• 인공신경망 번역은 NLG, NLU 등 언어 이해 및 생성, 대화 관리를 통한 자연어 처리(NLP)에 활용

3. 대표적 NMT의 비교

• 구글은 긴 문자 번역에 강점, 네이버는 신조어에 능통 특징