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희소 언어인 원시 언어와, 상기 희소 언어보다 어휘 자원이 풍부한 제3 언어를 수신하는 입력부; 상기 제3 언어를 이용하여 희소 언어인 상기 원시 언어 및 목적 언어 간의 자동 번역을 수행하는 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 제3 언어 어휘 임베딩 벡터를 활용하여 상기 자동 번역을 수행하는 것인 자동 번역 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 입력부로 입력되는 원시 언어 토큰 열 및 제3 언어 토큰 열의 각 토큰을 임베딩 계층을 통해 임베딩 벡터로 표현하고, 문장의 의미와 구조를 모델링하는 것인 자동 번역 장치
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제2항에 있어서, 상기 프로세서는 입력 임베딩 벡터 및 제3 언어 어휘 임베딩 벡터의 거리를 측정하여 가중치 벡터를 계산하고, 상기 가중치 벡터와 제3 언어 어휘들의 임베딩 행렬을 이용하여 제3 언어 가중치 임베딩 벡터를 생성하는 것인 자동 번역 장치
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제3항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 입력 임베딩 벡터 및 상기 제3 언어 가중치 임베딩 벡터를 이용하여 최종 임베딩 벡터를 생성하는 것인 자동 번역 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 원시 언어 인코더와 제3 언어 인코더의 하위 계층 간의 파라미터를 공유하고, 목적 언어 디코더와 제3 언어 디코더의 하위 계층 간의 파라미터를 공유하는 것인 자동 번역 장치
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(a) 원시 언어 및 제3 언어의 토큰 열을 수신하는 단계; (b) 상기 토큰 열의 각 토큰을 임베딩 벡터로 표현하는 단계; 및(c) 상기 임베딩 벡터를 이용하여 목적 언어 토큰열을 생성하고, 출력하는 단계를 포함하는 자동 번역 방법
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제6항에 있어서, 상기 (a) 단계는 희소 언어인 상기 원시 언어 및 상기 희소 언어보다 어휘 자원이 풍부한 제3 언어의 토큰 열을 수신하는 것인 자동 번역 방법
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제7항에 있어서, 상기 (b) 단계는 희소 언어인 상기 원시 언어를 모델링하는 인코더, 디코더 네트워크와 상기 제3 언어를 모델링하는 인코더, 디코더 네트워크의 하위 계층의 파라미터를 각 공유하는 것인 자동 번역 방법
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제6항에 있어서, 상기 (b) 단계는 입력 어휘와 제3 언어 어휘의 유사도에 대한 가중치 벡터를 계산하고, 제3 언어의 임베딩 행렬 및 상기 가중치 벡터를 이용하여 제3 언어 가중치 임베딩 벡터를 생성하고, 상기 입력 어휘의 임베딩 벡터 및 상기 제3 언어 가중치 임베딩 벡터를 이용하여 최종 임베딩 벡터를 생성하는 것인 자동 번역 방법
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원시 언어 토큰 열의 각 토큰이 임베딩 계층을 통해 표현된 원시 언어 임베딩 벡터로부터 문장을 모델링하는 원시 언어 인코더; 제3 언어 토큰 열의 각 토큰이 임베딩 계층을 통해 표현된 제3 언어 임베딩 벡터로부터 문장을 모델링하는 제3 언어 인코더; 상기 원시 언어 인코더 또는 제3 언어 인코더로부터 수신한 문장 정보에 대응하는 목적 언어 토큰 열을 생성하는 목적 언어 디코더; 및상기 원시 언어 인코더로부터 수신한 문장 정보에 따라 제3 언어 토큰 열을 생성하는 제3 언어 디코더를 포함하는 자동 번역 장치
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제10항에 있어서, 상기 원시 언어의 입력 어휘와 상기 제3 언어의 어휘 간의 유사도에 대한 가중치 벡터를 생성하고, 제3 언어 어휘들의 임베딩 행렬과 상기 가중치 벡터를 이용하여 제3 언어 가중치 임베딩 벡터를 생성하고, 상기 입력 어휘의 임베딩 벡터와 상기 제3 언어 가중치 임베딩 벡터를 이용하여 최종 임베딩 벡터를 생성하는 어휘 임베딩 매핑 모듈을 더 포함하는 자동 번역 장치
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제10항에 있어서, 상기 원시 언어 인코더 및 제3 언어 인코더의 하위 계층 간의 파라미터를 공유하고, 상기 목적 언어 디코더 및 제3 언어 디코더의 하위 계층 간의 파라미터를 공유하는 것인 자동 번역 장치
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제12항에 있어서, 상기 하위 계층은 자동 번역 성능 변화의 추이 모니터링 결과에 따라 설정된 경계에 의해 구분되는 것인 자동 번역 장치
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