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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노영훈 장태우 (경기대학교) 원종운 (한국철도기술연구원)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제27권 제2호
발행연도
2022.5
수록면
175 - 192 (18page)

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자연어 처리 기술을 접목한 컴퓨터 보조 언어 학습 연구가 진행되고 있지만, 기존 영문교정은 일반적인 영어 문장을 기반으로 연구되어, 격식을 갖춘 문체와 전문적인 기술 용어를 사용하는 학술 영문의 경우 그 특성을 반영하지 못한 교정 결과를 제공한다. 또한 문장의 문법적 완성도 향상을 위한 다수의 기존 연구는 교정을 통한 문장 전달력 향상의 한계점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 전문적인 기술 용어 사용을 기반으로 문장의 명확한 의미 전달을 목적으로 하는 학술 영문을 위한 자동 교정 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오탈자 교정과 문장 전달력 개선 두 단계로 구성된다. 오탈자 교정 단계는 입력된 오탈자와 문맥에 적합한 교정 단어를 제공한다. 문장 전달력 개선 단계는 원문과 교정문의 쌍으로부터 학습할 수 있는 양방향 순환신경망 기계번역 사후교정 모델을 기반으로 문장의 전달력을 개선한다. 실제 교정 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 정량적·정성적 분석을 통해 제안 방법론의 우수성을 검증하였다.
#양방향 RNN #자동사후교정 #영문교정 #학술용어사전 #Bidirectional RNN #Automatic Post Editing #English Editing #Academic Dictionary

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 영문교정 관련 문헌 연구
3. 딥러닝을 활용한 자동 학술 영문교정 방법론
4. 실험
5. 결론
References

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