|
번역이 되기 때문에 그 단위를 넘어서는 언어적 특성을 반영하기 어려운 모델 자체의 한계가 존재하고, 대역어와 대역어가 연결되는 지점에서 자연스럽지 못한 번역 결과가 자주 생성되는 현상이 있다. 신경망 기반의 기계번역에서는 입력
|
|
|
성언어 비서 시스템의 자연언어처리 기술들」. Ι. 서론
Ⅱ. 본론
1. 컴퓨터 언어학의 정의와 역사
2. 자연언어처리
1) 정의
2) 언어처리의 이해
3) 언어의 생성
4) 자연어처리 기법
5) 음성 인식
6) 음성 합성
7) 기계번역
Ⅲ. 결론
|
|
|
성과를 앞장서서 이끄는 분야이다. 따라서 21세기 언어학의 중요한 화두로 손꼽히고 있다. 물론 인지과학 연구와도 깊은 연관을 맺고 있다.
현재까지 한정된 영역에서나마 실용적인 기계번역 시스템이 쓰이고 있다. 한국에서는 한영, 영한 기
|
|
|
번역
1954: Georgetown 대학 + IBM
러영번역
러영전자사전을 광디스크에 수록
러시아어 모든 활용형을 사전목록화 - 형태소해석 안함.
직접번역: 단어리스트 변환, 숙어리스트 변환
기계번역의 역사(2)
1960년대 미국
컴퓨터규모화, 사전작성법
|
|
|
성
2) 분절성
3) 자의성
4) 선택성
5) 역사성
6) 구조의 체계성과 계층성
7) 상의어와 하의어
8) 창조성
9) 추상화
10) 다의성
11) 유연성
12) 동일시의 원리와 상호작용론
13) 기호성
3. 동물 언어의 일
|
|
|
성상 표기와 관련하여 다양한 기법이 존재하며 기존 언어와 다른 양상을 보이기도 한다. 우리는 이 새로운 언어를 사용함에 있어 그 언어의 기능과 특징을 제대로 파악하지 못한 채 수많은 말을 만들어내고 있다.
참고문헌
강범모(2005), 『언
|
|
|
성과 풍부함을 동시에 증진시킨다. 게다가, 최근 AI 언어처리 분야에서도 의미관계의 체계적 이해는 자연어처리 기술 발전에 핵심적 역할을 한다. 예를 들어, 구글 번역기와 같은 기계번역 시스템은 단어의 의미관계 이해를 기반으로 문맥에
|
|
|
기계적인 순환 속에서 살아간다. 그러므로 특별한 사건이나 갈등, 위기 등도 없이 다만 한 가족의 상황만 제시되고 있다. 그 상황의 한복판에 교수인 아버지가 서 있는데, 그는 자신의 직업인 번역하는 일에만 기계적으로 일상화된 반응을 보
|
|
|
|
언어의 이해,202011-105354
목차
1. 자연어 처리와 컴퓨터 언어학
2. 컴퓨터의 자연어 처리 기술
(1) 언어생성
(2) 음성인식
(3) 음성합성
(4) 기계번역
(5) 형태소 분석
(6) 중의성 해소
3. 향후 전망
1. 자연어 처리와 컴퓨터
|
|
|
되었다. 1980년대 후반에 대화체 기계 통역연구가 시작되고 한편으로는 기계번역이 부활되었는데 이는 지식표상의 필요성으로 문법·논리와 긴밀한 관계를 갖는 발전단계라 할 수 있다. 이 분야는 미국과 일본이 특히 앞서가고 있는 가운데 유
|
|
메뉴펼치기
