말뭉치 확장 기법을 이용한 음절 단위 한국어 문장 교정 시스템

Abstract

본 논문에서는 신경망 기반 Sequence-to-sequence 모델로 한국어 문장 교정 시스템을 구현하고, 이에 필요한 말뭉치를 효과적으로 확장시키는 기법들을 제안한다. 소량의 교정 병렬 말뭉치가 획득된 상태에서, 역 번역을 통해 L2 사용자의 문법적인 오류들을 학습하고 단일 말뭉치를 교정 병렬 말뭉치로 변환시킨다. 또한, 한국어 의미망을 활용하여 L2 사용자의 부족한 어휘를 보강할 수 있는 말뭉치를 생성한다. 제안한 기법들은 말뭉치 부족 문제를 효과적으로 완화시키는 것과 동시에, L2 사용자의 어색한 어휘 사용을 교정해줄 수 있다는 장점이 있으며, 실험 결과에서도 교정 성능의 향상이 확인되었다