NMT (Neural Machine Translation)

I. 인공신경망 번역 기술, NMT

가. NMT(Neural Machine Translation)의 개념

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

나. NMT의 원리

  • 머신러닝 기술이 적용된 엔진을 통해 전체 문맥 파악 후 문장 내 단어, 순서, 문맥 의미차이 등 반영하여 문장단위 결과 출력

 

II. 인공신경망 번역 원리 및 구성 요소

가. 인공신경망 번역의 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

나. 인공신경망 번역의 구성 요소

구성요소설명
입력데이터– 음성, 이미지, 다양한 문서(오피스 등)
입력처리기술– 자동 음성 인식, 광학문자인식, 필터링
Hybrid 엔진– 정규화, 음차, 언어감지, 구문분석기 등
언어 Resource– 대용량 코퍼스(말뭉치) 사전 수집
기계학습– 고객 자산(메모리 등)으로 번역 품질 강화

 

III. 대표적 NMT의 비교

항목네이버 파파고구글 번역
방식– 인공신경망 번역, M2MT 엔진– 인공신경망 번역, GNMT 엔진
특징– 한국어 특유 생활 언어 번역– 안정적 문장 번역, 문장이 길어도 자연스러움
언어– 한/영/중/일(4개 국어)– 한/영/프/독/스/중/일 등
  • 구글은 긴 문자 번역에 강점, 네티버는 신조어에 능통 특징
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