[기계번역][번역기][번역]기계번역(번역기)의 원리, 기계번역(번역기)의 동음이의어, 기계번역(번역기)과 독일어분석기, 기계번역(번역기)의 현황, 기계번역(번역기)의 발전방안, 향후 기계번역(번역기)의 전망 분석

소개글

[기계번역][번역기][번역]기계번역(번역기)의 원리, 기계번역(번역기)의 동음이의어, 기계번역(번역기)과 독일어분석기, 기계번역(번역기)의 현황, 기계번역(번역기)의 발전방안, 향후 기계번역(번역기)의 전망 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 기계번역(번역기)의 원리
1. 직접방식
2. 변환방식
3. 중간언어 방식
4. 예제기반 기계번역
5. 통계기반 기계번역

Ⅲ. 기계번역(번역기)의 동음이의어
1. 기존 변환 사전
2. 동음이의어를 표현할 수 있는 변환 사전

Ⅳ. 기계번역(번역기)과 독일어분석기

Ⅴ. 기계번역(번역기)의 현황

Ⅵ. 기계번역(번역기)의 발전방안

Ⅶ. 향후 기계번역(번역기)의 전망

Ⅷ. 결론

참고문헌

본문내용

수 있는 자동번역 서비스를 통해 사용자는 번역을 원하는 텍스트를 주제 분야에 대한 정보와 함께 입력하게 된다. 이렇게 입력된 정보는 모든 어휘의 빈도수 계산 과정을 마친 후에 그 결과와 함께 데이터베이스에 저장된다. 이러한 방법으로 상당히 깨끗한 대량의 말 뭉치에 인간의 개입 없이 접근할 수 있게 된다.
역어가 선택되고 나면 독일어 어휘가 지니고 있는 시제(Tempus), 수(Numerus), 한정성(Bestimmtheit), 의미역(thematische Rolle), 문법 관계(grammatische Relationen)등과 같은 통사, 의미 정보가 UNL쪽으로 전달된다. CAT2 형식 문법에서 사용하는 통사, 의미 정보의 자질 및 값의 이름이 UNL에서 사용하는 자질과 값의 이름과 다른 경우가 있으므로, 이들을 UNL식으로 변형하는 과정이 필요하다. 이 목적을 위하여 예를 들어 다음과 같은 CAT2 형식 문법의 규칙(f-Regel)이 손쉽게 사용될 수 있다.
f_present={head={cat=verb,tense=pres},unl={a1=‘.@present’}}.[].
f_plural={head={cat=noun,number=pl}}, unl={a1=‘.@plural’}}.[].
위의 보기에서 f_present 규칙을 통해 현재 시제를 갖는 동사는 UNL의 첫 번째 Attribut(a1) 값으로 ‘present’를 갖고, 복수 명사는 f_plural 규칙을 통해 ‘plural’ 값을 a1의 값으로 갖게 된다.
영어 문장 구조의 각 터미널 노드는 unl이라는 자질을 지니고 이 자질은 위와 같은 방식으로 UNL의 생성에 관련된 정보를 값으로 갖는다. unl자질에 각 정보들이 모아지면, 이 정보들은 UNL표현의 생성을 위한 하위 프로그램의 입력이 된다. 이 하위 프로그램은 Perl-프로그래밍 언어로 작성되어 있으며 unl자질의 값을 입력 값으로 받아 관련된 정보만 추출, 출력한다. 이 장에서 이론적으로 제시된 부분들은 다음 장에서 구체적인 예와 함께 설명된다.
Ⅶ. 향후 기계번역(번역기)의 전망
자연 언어 처리에 있어서 동음이의어의 의미 선정은 매우 까다롭지만 자연 언어 처리를 위해서는 필수적으로 해결하여야 할 문제이다. 특히 기계 번역에 있어서는 입력 문장을 올바르게 번역하기 위해서 그 중요성이 더욱 크다.
문맥 자질(contextual feature)에 기반한 동음이의어의 의미 선정에 대하여 논하였다. 동음이의어 처리기는 SPARC/20 기계에서 C 언어로 구현되었다. 문맥 자질들을 하나의 지식 베이스에 저장하고 그것들을 검색함으로써 정확한 동음이의어의 의미 선정을 할 수가 있었다. 동음이의어 처리기는 예문 기반 기계 번역(example based machine translation)의 방식과 비슷하나 유사성(similarity)을 계산할 필요 없이 정확한 의미 선정이 가능하며, 지식이 계속 지식 베이스에 추가됨으로써 시스템의 성능이 향상될 수 있다. 또한 사용자가 보기 쉽고 수정하기 쉽도록 구성되어 있기 때문에 사용자에 의한 편리한 지식 베이스 관리 환경이 제공되며 많은 지식의 증가로 성능 향상을 이룰 수 있는 학습 메커니즘(learning mechanism)도 제공된다. 동음이의어 의미 선정을 위해서는 많은 예외 상황들을 고려하여야 한다. 이것은 언어의 본질이며 자연 언어 처리의 어려운 점이다.
동음이의어 처리기는 최적 적합(best match 또는 exact match) 알고리즘을 따르므로 동음이의어의 의미 선정을 해야 할 경우를 놓치는 문제를 근본적으로 안고 있다. 올바른 의미 선정의 범위(coverage)를 향상시키기 위해서 보다 많은 연구와 보완이 필요하다.
현재의 동음이의어 처리기는 영한 기계 번역 시스템의 분석 단계 이후에 의미 선정을 행하므로 잘못된 분석에 대해서는 정확한 번역을 하기 어려운 제한이 있다. 일반적인 정의에서 동음이의어의 모호성 해소는 의미 모호성뿐만 아니라 구조적 모호성까지 해소할 수 있어야 하므로 앞으로 보다 정확하고 융통성 있는 동음이의어 처리에 대한 연구가 있어야 할 것이다.
Ⅷ. 결론
컴퓨터는 현대 사회에서 빼 놓을 수 없는 중요한 도구가 되었다. 그러나 컴퓨터의 하드웨어, 소프트웨어 및 응용에 대해서 안다는 사실만이 중요한 것은 아니다. 컴퓨터의 사용이 현대사회에 끼친 영향을 깨닫지 못한다면 우리가 컴퓨터를 이용하는데 현재 이상의 발전을 기대하기는 어려울 것이다.
특히 오늘날의 컴퓨터는 인간만이 할 수 있는 ‘생각’의 영역에까지 연구되고 있으며, 이러한 제5세다 컴퓨터의 출현은 컴퓨터를 단순히 계산하는 기계로만 생각하던 우리의 의식구조를 크게 바꾸어 놓고 있다.
컴퓨터의 이러한 발전으로 산업 자체 뿐 만 아니라, 개인이나 가정, 단체 또는 조직 등 사회전반에 커다란 영향을 미쳤다. 그것이 좋은 쪽이든 나쁜 쪽이든 오늘날 제3의 산업혁명시대, 즉 정보화 사회를 탄생시켰으며 이러한 시대에 살고 있는 우리로서는 컴퓨터가 인간과 조직에 어떠한 영향을 주었는가에 대해 좀더 자세히 살펴볼 필요가 있을 것이다.
많은 사람들이 일을 하는데 컴퓨터를 직접적으로 이용하기도 하지만, 컴퓨터를 이용할줄 모르는 사람들도 컴퓨터를 이용하여 만든 물건들을 사용하고 있다. 또한, 가정에서도 사무적인 일을 하거나, 게임을 즐기기 위해 개인용 컴퓨터를 이용하기도 한다. 이렇게 컴퓨터는 우리에게 직접, 간접으로 많은 영향을 주고 있으므로, 이러한 영향이 우리에게 이익을 주는 측면과, 그렇지 못한 측면에 대해 몇 가지로 구분하여 살펴보는 것은 중요한 것이다.
참고문헌
배재석 - 기계번역 연구현황과 중·한 번역기의 해결 과제, 한국중국언어학회, 2008
배지연 외 1명 - 한영 기계 번역에 있어서 격 실현 현상 고찰, 한국언어과학회, 2010
송재관 외 1명 - 한.영 기계번역을 위한 한국어 품사 분류, 한국정보과학회, 2000
심광섭 외 1명 - 기계 번역 시스템, 한국정보과학회, 1994
안동언 외 3명 - 웹용 다국어 기계번역을 위한 전처리기, 한국정보과학회, 1998
이진태 외 3명 - 구문중심의 다언어 기계번역 시스템, 한국정보과학회, 1986

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기계번역,   번역기,   동음이의어,   독일어분석기,   번역