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기계 번역의 학습 데이터 구축을 위한 방법

  • 기술번호 : KST2022002903
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 기계 번역 학습 데이터 구축을 위한 방법을 개시한다. 방법은, 원문에 대하여, 단일 말뭉치 클리닝(mono corpus cleaning) 및 문법 교정(grammar error correction)을 수행하는 전처리 단계, 상기 전처리된 단일 말뭉치를 인공 신경망 기계번역 시스템을 이용하여 번역하여 병렬 말뭉치(parallel corpus)를 구축하는 단계, 상기 번역된 병렬 말뭉치를 APE(automatic post editing)하여 번역문을 획득하는 단계, 상기 원문과 상기 번역문을 기반으로, 상기 번역문의 번역 품질을 레벨화하는 단계, 및 상기 번역 품질 결과에 따라 학습 데이터 채택 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 40/58 (2020.01.01) G06F 40/226 (2020.01.01) G06F 40/211 (2020.01.01) G06F 40/253 (2020.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 40/58(2013.01) G06F 40/226(2013.01) G06F 40/211(2013.01) G06F 40/253(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200115560 (2020.09.09)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0033652 (2022.03.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.09)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임희석 서울특별시 성북구
2 박찬준 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 코오롱싸이언스밸리*차)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-0957147-65
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.11.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0902094-47
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.01.17 수리 (Accepted) 1-1-2022-0058653-38
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.01.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0058672-06
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번호 청구항
1 1
적어도 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 수행되는 기계 번역의 학습 데이터 구축 방법에 있어서,제1 언어로 작성된 원문을 전처리하는 단계;인공 신경망 기계번역 모델을 이용하여 상기 원문을 번역하여 번역문을 생성하는 단계;상기 원문과 상기 번역문을 기반으로, 상기 번역문의 번역 품질을 평가하는 단계; 및번역 품질 결과에 따라, 상기 원문과 상기 번역문을 학습 데이터에 포함시킬지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 기계 번역의 학습 데이터 구축 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 번역 품질을 평가하는 단계에서,상기 번역문 내 문장 수준의 성능 평가는 피어슨 상관관계(Pearson's correlation), 평균 오차(Mean Average Error, MAE), 및 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE) 중 적어도 하나를 사용하며,상기 번역문 내 어절 및 구 수준의 성능 평가는 F1-OK 및 F1-BAD의 곱(multiplication)이 사용되는,기계 번역의 학습 데이터 구축 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 번역 품질을 평가하는 단계는 상기 번역문의 품질을 고-레벨(high level), 중-레벨(middle-level), 및 저-레벨(low-level) 중 어느 하나로 평가하는,기계 번역의 학습 데이터 구축 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 번역문을 학습 데이터에 포함시킬지 여부를 결정하는 단계는,상기 번역문의 품질이 고-레벨인 경우, 상기 원문과 상기 번역문을 학습 데이터에 포함시키는,기계 번역의 학습 데이터 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 전처리하는 단계는 단일 말뭉치 클리닝(mono corpus cleaning) 및 문법 교정(grammar error correction)을 수행하는,기계 번역의 학습 데이터 구축 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) Human-inspired 복합지능 원천기술 연구 및 인력양성