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어 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
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기계번역을 위한 한국어 숙어의 표현 및 인식, 한국정보과학
회
◇ 최승권(1995), 한국어와 여러 언어 통합기반 기계번역, 서울대학교 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 번역기(기계번역)의 방식
Ⅲ. 번역기(기계번역)와 독일어분석기
Ⅳ. 번역기(기계번역
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어학회 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영어번역(한영번역)의 의역과 주석
Ⅲ. 영어번역(한영번역)과 숙어
1. 디폴트 번역의 예
2. 연어적 번역의 예
3. ‘먹다’의 연어 리스트 예
4. 숙어적 번역의 예
Ⅳ. 영어번역(한영번역)과 기계번역클러스터
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어 어느 cluster에 소속된 어휘가 문장 속에서 사용되었는가만을 고려함으로써 동음이의어가 사용된 환경의 구조적 정보를 무시하게 되는 오류를 범하고 있다.
Ⅶ. 영어번역(한영번역)과 기계번역(번역기)
기계 번역(machine translation)에서는 서로
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어진 단어들이 각 주제 분야에서 독일어 단어에 대한 후보 역어들이다. 이들 가운데 가장 왼쪽에 위치한 역어가 제일 먼저 시도된다.
우리가 추구하는 바가 단지 기계 번역이라면 이렇게 생성된 영어 구조를 형태소 생성 과정을 통해 완전한
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