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제1 언어 입력 토큰을 수신하는 입력부; 상기 제1 언어 입력 토큰에 대한 실시간 통번역 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 번역 네트워크와 행동 네트워크의 출력을 조합하여 의사 소통 단위의 최종 번역 결과를 구성하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제1항에 있어서, 상기 번역 네트워크는 주의 집중 메커니즘이 결합된 인코더-디코더 구조를 가지는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제1항에 있어서, 상기 번역 네트워크는 학습 데이터의 제2 언어 문장의 임의의 위치에 READ 토큰을 추가하여 행동 시퀀스를 생성하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제1항에 있어서, 상기 행동 네트워크는 현재까지 입출력된 번역 정보를 기초로 상기 제1 언어 입력 토큰을 더 읽을지 또는 제2 언어 출력 토큰을 생성할지 여부를 결정하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 행동 네트워크를 통해 실시간 통번역에서 발생하는 실제 분절점의 위치를 학습하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제5항에 있어서, 상기 프로세서는 제2 언어 문장 및 제2 언어 토큰 시퀀스를 이용한 보상 함수를 갖는 강화 학습을 통해 상기 행동 네트워크의 학습을 수행하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제1항에 있어서, 상기 행동 네트워크는 문맥 상태 벡터 및 은닉 상태 벡터를 이용하여 READ 행동에 대한 확률을 출력하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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제7항에 있어서, 상기 프로세서는 출력 토큰 생성 확률 분포, READ 행동에 대한 델타 확률 분포 및 READ 행동, WRITE 행동에 대한 확률을 이용하여 최종 토큰 생성 확률 분포를 계산하는 것인 단대단 신경망 번역 시스템
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(a) READ 토큰을 포함하여 단대단 신경망 번역 네트워크 학습을 수행하는 단계; (b) 실제 분절점의 위치를 학습하기 위해 행동 네트워크 학습을 수행하는 단계; 및(c) 상기 단대단 신경망 번역 네트워크 및 행동 네트워크에 대한 전체 네트워크 재학습을 수행하는 단계를 포함하는 단대단 신경망 번역 방법
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제9항에 있어서, 상기 (a) 단계는 주의 집중 메커니즘이 결합된 인코더-디코더 구조를 가지는 상기 단대단 번역 네트워크 학습을 수행하는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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제9항에 있어서, 상기 (a) 단계는 학습 데이터의 제2 언어 문장의 임의의 위치에 상기 READ 토큰의 수를 제1 언어 문장 길이만큼 추가하여 행동 시퀀스를 생성하는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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제9항에 있어서, 상기 (b) 단계는 입출력 번역 정보를 기초로 제1 언어 입력 토큰을 더 읽을지 또는 제2 언어 출력 토큰을 생성할지 여부를 결정하는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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제12항에 있어서, 상기 입출력 번역 정보는 상기 단대단 신경망 번역 네트워크의 인코더 문맥 상태 벡터 및 디코더 은닉 상태 벡터로 표현되는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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제9항에 있어서, 상기 (b) 단계는 출력 토큰 생성 확률 분포를 고정하고 READ 행동에 대한 확률을 학습하는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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제14항에 있어서, 상기 (b) 단계는 제2 언어 문장 및 제2 언어 토큰 시퀀스를 이용한 강화 학습을 통해 상기 행동 네트워크 학습을 수행하는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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제14항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 출력 토큰 생성 확률 분포 및 READ 행동에 대한 확률을 동시에 학습하는 것인 단대단 신경망 번역 방법
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