확률과 통계로 바라본 번역기의 원리
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- 고려대(서울) 인공지능
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- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 확률과통계, 프로그래밍, 언어와매체
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2025-11-07
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내용 요약
자연어 처리에 대한 흥미를 바탕으로, 통계적 기계 번역(SMT)의 작동 원리를 확률과 통계 관점에서 탐구함
SMT는 병렬 말뭉치를 바탕으로 베이즈 정리와 조건부 확률을 이용해 가장 가능성 높은 번역을 선택하는 방식임
언어 모델(P(T))과 번역 모델(P(S?T))을 각각 구성하고, 이를 결합해 최종 번역 확률을 계산하는 원리를 수식과 예시로 설명함
SMT의 장점(다양한 언어 지원, 지속적 개선)과 한계(방대한 데이터 요구, 전문 용어 번역의 어려움)를 분석함
기계 번역 기술이 실생활과 산업에 어떻게 활용되는지 정리하고, 신경망 번역(NMT)으로의 확장 가능성에도 관심을 보임
탐구 보고서 전문
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