This paper describes an approach to automatically evaluate Neural Machine Translation(NMT) systems by linguistic assessment items. While the previous automatic evaluation approaches cannot identify the strengths and weaknesses of NMT systems for each linguistic assessment item, our automatic evaluation approach can intuitively determine both strengths and weaknesses of each linguistic assessment item. The automatic evaluation by linguistic assessment items of NMT systems is evaluated based on whether the answer of translation exists in the machine translation results, after building the test suites of the source text, the expressions in the source text, and the translated word.As applying the automatic evaluation approach by linguistic assessment items to NMT systems of Papago by Naver and Google Translate by Google, we figured out the strengths and weaknesses of each system. The biggest weakness of Papago English-to-Korean machine translation system is Cohesion(40.00%). The most serious weak points of Google English-to-Korean translation system are the translation of Relative pronoun(35.00%), Spoken expression(40.00%), Structural Ambiguity (40.00%), and Cohesion(40.00%).The main purpose of automatic evaluation by the linguistic assessment items is to find various weaknesses of the machine translation systems, semi-automatically collect and build a targeted corpus based on the weaknesses, and improve the performance of the machine translation systems incrementally by retraining. Although this paper has the advantage of automatically recognizing the strengths and weaknesses by linguistic assessment items, the simplified automatic evaluation approach, a measurement based on the matching of translated word and machine translation, that this paper suggests should be improved. In this respect, the improvement directions of this paper in the future are 1) enlarging the linguistic assessment items to other language pairs other than English-to-Korean, 2) semi-automatically collecting the source text which is targeted for evaluation, 3) extending the research to machine interpreting with speech data, 4) including the assessment items that human translator considers.
KSP 제안 키워드
Corpus based, Evaluation approach, Linguistic assessment, Machine Translation(MT), Neural machine translation, Translation system, automatic evaluation, structural ambiguity, test suite, weak points
저작권정책 안내문
한국전자동신연구원 지식공유플랫폼 저작권정책
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.