한국어 목적격조사의 몽골어 격 어미 번역 (Translation of Korean Object Case Markers to Mongolian’s Suffixes)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 8권 / 2호 / 79 ~ 88페이지
· 저자명 : Khulan Setgelkhuu, 신준철, 옥철영

초록

최근 기계 번역에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있고 한국어와 몽골어 간의 상호 기계 번역 시스템도 개발되고 있다. 한국어와 몽골어는 계통적으로 같은 어족에 속하며 ‘주어+목적어+서술어’라는 비교적 자유로운 어순을 가지는 언어이고 어미와 조사가 발달한 것이 그 특징이다. 따라서 기계 번역 시 양언어의 조사나 어미의 의미를 잘 번역하는 것이 중요하다. 그러나 한국어 목적격 조사를 몽골어로 번역할 때 한국어 목적격 조사가 몽골어의 여러 격 어미로 번역이 될 수 있는데, 기존의 연구들은 한 가지 격 어미로만 번역해 정확한 의미를 전달하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 한국어 형태소 분석과 동시에 품사 및 동형이의어 태깅 시스템인 유태거(UTagger)를 기반으로 하여 한국어 목적격 조사의 몽골어 격 어미 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 한국어 목적격 조사에 대응하는 몽골어 격 어미들을 살펴보고 데이터 테이블을 설계하여 적절한 격 어미를 결정한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 한국어기초사전에서 데이터를 추출하고 유태거와 비교 실험하였다. 실험 결과 목적격 조사를 바로 대격 어미로 번역한 유태거의 정확률은 46.9%인데 반해 본 논문에서 제안한 방법은 88.38%로 제안한 방법이 41.48%p 더 우수한 결과를 보였다.

영어초록

Machine translation (MT) system, especially Korean-Mongolian MT system, has recently attracted much attention due to its necessary for the globalization generation. Korean and Mongolian have the same sentence structure SOV and the arbitrarily changing of their words order does not change the meaning of sentences due to postpositional particles. The particles that are attached behind words to indicate their grammatical relationship to the clause or make them more specific in meaning. Hence, the particles play an important role in the translation between Korean and Mongolian. However, one Korean particle can be translated into several Mongolian particles. This is a major issue of the Korean-Mongolian MT systems. In this paper, to address this issue, we propose a method to use the combination of UTagger and a Korean-Mongolian particles table. UTagger is a system that can analyze morphologies, tag POS, and disambiguate homographs for Korean texts. The Korean-Mongolian particles table was manually constructed for matching Korean particles with those of Mongolian. The experiment on the test set extracted from the National Institute of Korean Language's Korean-Mongolian Learner's Dictionary shows that our method achieved the accuracy of 88.38% and it improved the result of using only UTagger by 41.48%.

참고자료

· 없음