[논문 리뷰] Hindi to English Transfer Based Machine Translation System

Akanksha Gehlot, Vaishali Sharma외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 07. 08.

Natural Language Processing Techniques참고 문헌 3인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 대규모 병렬 어휘자료가 필요 없이 양국어의 언어학적 지식을 활용하여 번역을 생성하는 투자 기반(Hindi-to-English) 기계 번역 시스템을 제시한다. 문법적 구문 분석과 재정렬 규칙을 통해 간단한 문장에서는 정확한 번역을 달성하고, 복잡하고 복합적인 문장에서는 거의 정확한 결과를 도출한다. 이는 히누어-영어 번역과 같은 저자원 환경에서 데이터 기반 어휘자료 기반 접근법에 대한 실현 가능한 대안을 제공한다.

ABSTRACT

In large societies like India there is a huge demand to convert one human language into another. Lots of work has been done in this area. Many transfer based MTS have developed for English to other languages, as MANTRA CDAC Pune, MATRA CDAC Pune, SHAKTI IISc Bangalore and IIIT Hyderabad. Still there is a little work done for Hindi to other languages. Currently we are working on it. In this paper we focus on designing a system, that translate the document from Hindi to English by using transfer based approach. This system takes an input text check its structure through parsing. Reordering rules are used to generate the text in target language. It is better than Corpus Based MTS because Corpus Based MTS require large amount of word aligned data for translation that is not available for many languages while Transfer Based MTS requires only knowledge of both the languages(source language and target language) to make transfer rules. We get correct translation for simple assertive sentences and almost correct for complex and compound sentences.

연구 동기 및 목표

• 대규모 병렬 이중어 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 투자 기반 시스템을 개발한다.
• 대규모 병렬 어휘자료에 의존하지 않고 언어학적 지식에 기반한 기계 번역 시스템을 설계한다.
• 히누어-영어 번역에서 단순 문장과 복합 문장의 모든 문장 구조에 대해 번역 정확도를 향상시킨다.
• 히누어-영어와 같은 저자원 언어 쌍에서 전이 기반 접근법의 실현 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 시스템은 언어학적 규칙을 사용하여 입력된 히누어 텍스트의 문법적 구조를 분석한다.
• 히누어와 영어 문법에 대한 지식에서 유도된 전이 규칙을 적용하여 분석된 입력을 재구성한다.
• 영어 어순과 문법에 따라 구성요소를 재정렬하기 위해 재정렬 규칙을 적용한다.
• 규칙 기반 변환을 통해 히누어의 문법적 구조를 영어로 매핑하여 목표 언어 출력을 생성한다.
• 이중어 언어학 전문 지식에 의존함으로써 대규모 병렬 어휘자료에 대한 의존도를 줄인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 병렬 어휘자료가 없는 조건에서 전이 기반 기계 번역 시스템이 히누어-영어 번역에 대해 만족스러운 번역 품질을 달성할 수 있는가?
• RQ2 규칙 기반 재정렬과 문법적 분석은 복잡하고 복합적인 히누어 문장을 영어로 번역하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 히누어-영어와 같은 저자원 환경에서 전이 기반 접근법이 어휘자료 기반 방법보다 얼마나 뛰어난가?
• RQ4 이 시스템을 사용할 경우 단순 문장과 복합 문장 유형에서 각각 어떤 정도의 정확도를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 전이 규칙과 문법적 분석을 통해 단순 명제 문장에 대해 정확한 번역을 생성한다.
• 복잡하고 복합적인 문장의 경우 거의 정확한 번역을 달성하여 문장의 구조적 다양성 처리에 대한 강건성을 보여준다.
• 전이 기반 접근법은 히누어-영어 번역에 있어 흔히 부족한 대규모 어순 정렬 병렬 어휘자료에 대한 의존도를 감소시킨다.
• 이중어 언어의 언어학적 지식을 활용함으로써 저자원 기계 번역에서 실현 가능성과 효과성을 입증한다.