인공지능 기반 번역 시스템 성능 개선 연구

1. 서론

인공지능 기반 기계번역 시스템은 최근 눈부신 발전을 이루었지만, 여전히 완벽한 번역을 제공하지 못한다 특히 전문 용어나 복잡한 문맥에서는 오류 발생률이 높고 번역의 자연스러움이 떨어지는 경우가 많다 이러한 문제점을 해결하고 번역의 정확성과 자연스러움을 향상시키기 위해 다양한 데이터셋을 활용한 심층 학습 기법을 적용하여 기계번역 시스템의 성능 개선 방안을 제시하고 실험적으로 검증하고자 한다 이 연구는 객관적인 지표를 통해 시스템 성능을 평가하고 개선된 번역 시스템의 실제 적용 가능성을 확인하는 것을 목표로 한다
2. 기존 연구 및 관련 기술 분석

기계번역 시스템은 크게 통계 기반 기계번역(SMT)과 신경망 기계번역(NMT)으로 나뉜다 SMT는 대량의 병렬 코퍼스를 이용하여 통계적 확률 모델을 학습하는 방식으로 번역을 수행하지만 NMT는 심층 신경망을 통해 소스 언어와 타겟 언어 간의 매핑을 직접 학습한다 최근에는 NMT가 SMT보다 월등히 높은 성능을 보이며 주류 기술로 자리 잡았고, 특히 순환 신경망(RNN)과 트랜스포머 네트워크 기반의 NMT 모델이 널리 사용된다 그러나 NMT 모델은 방대한 양의 데이터와 긴 학습 시간…