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Mt
모두를 위한 기계번역 (박찬준) ○ 개요 2014년 본격적으로 NMT에 대한 연구가 진행되었으며 현재는 Transformer 기반의 다양한 NMT 시스템들이 연구되고 있습니다. 더 나아가 최근 NLP에서 가장 뜨거운
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5. NMT 하위 분야
○ Automatic Post Editing(APE): 번역문 사후 교정
- 기계 번역 시스템이 생성한 결과물에 포함되어 있는 오류를 수정하여 더 나은 품질의 번역문을 만들어내는 과정
○ Quality Estimation(QE)
- 정답번역문의 참고 없이 기계번역문당의 번역품질을 예측하는 것
○ Parallel Corpus Filtering
- 양질의 Parallel Corpus를 구축하기 위한 작업이며 좋은 품질의 Corpus만을 선별하는 작업을 의미
○ 실시간 강연통역
- 한 문장씩 통역하는 기술을 넘어, 연속된 자유 발화를 통력사처럼 실시간으로 통역해 사용자에게 제공하는 방식
○ Simultaneous Speech Translation
- 음성 to 음성. 번역기가 없는 통역 시스템
6. Open Source
- OpenNMT
OpenNMT - Open-Source Neural Machine Translation
nmt-wizard Tasks launcher and monitor on remote platforms (SSH, EC2, etc.).
opennmt.net
tensorflow/tensor2tensor
Library of deep learning models and datasets designed to make deep learning more accessible and accelerate ML research. - tensorflow/tensor2tensor
github.com
- Fairseq
pytorch/fairseq
Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python. - pytorch/fairseq
github.com
- OpenKiwi
Unbabel/OpenKiwi
Open-Source Machine Translation Quality Estimation in PyTorch - Unbabel/OpenKiwi
github.com
- zipporah
hainan-xv/zipporah
Contribute to hainan-xv/zipporah development by creating an account on GitHub.
github.com
M4t1ss/parallel-corpora-tools
Tools for filtering and cleaning parallel and monolingual corpora for machine translation and other natural language processing tasks. - M4t1ss/parallel-corpora-tools
github.com
7. 기계번역 서비스 과정
- github.com/Parkchanjun/OpenNMT-Colab-Tutorial
Parkchanjun/OpenNMT-Colab-Tutorial
OpenNMT Colab Tutorial Pytorch && Tensorflow. Contribute to Parkchanjun/OpenNMT-Colab-Tutorial development by creating an account on GitHub.
github.com
