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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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의미를 선정하는데 있어 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
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구도 있다[McRoy 92]. 특히 동음이의어는 의미 모호성 문제의 대표적인 것이라 할 것이다. 동음이의어가 가지는 여러 가지의 의미 중 어느 의미로 번역할 것인가는 기계 번역(machine translation)에서 중요한 문제이며, 자연어 이해(natural language underst
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기계 번역이라면 이렇게 생성된 영어 구조를 형태소 생성 과정을 통해 완전한 문장의 형태로 출력하면 끝나겠지만, UNL-표현의 생성을 위해서는 한 단계의 절차가 더 필요하다. 즉, 이 문장의 명제적 의미를 결정하는데 필요한 요소들과 그에
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계번역 시스템, 번역가 워크스테이션 등이 있다. 이와 같은 기술을 이용해 여러 가지 형태의 상품을 개발할 수 있을 것이다.
음성언어 번역 시스템은 아직은 시작단계이지만 경제적, 문화적으로 많은 파급효과를 가져올 것으로 예상된다. 음
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