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텍스트 처리에 의한 퇴고지원 정보의 추출

전문가 제언: ○ 최근에 텍스트의 자동평가 분야에서 번역자동평가 기술 및 응용, 논문의 자동평가채점에 관한 연구동향, 퇴고지원 정보의 추출 등에 관한 연구결과가 발표되고 있다. 이들을 통해 사람과 컴퓨터가 협력하여 텍스트의 자동평가를 효율적으로 수행하고 있음을 알 수 있다.

○ 기존의 주관적 평가는 사람에 의해 평가되므로 평가에 소요되는 비용과 시간에 문제가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 번역자동평가에의 연구개발이 활발히 진행되고 있고, 실제로 번역시스템을 평가하는데 이용되고 있다.

○ 번역자동평가에 관한 연구에서 참조번역과 평가 대상문 간의 유사성을 계산하는 방법에 관한 연구가 주요 연구대상이 되고 있다. 예컨대, 번역평가를 적용할 때 단위를 분석하고 번역 시스템의 연구에 응용되는 기법에 관한 연구결과가 발표되기도 하였다.

○ 번역자동평가 기술의 응용연구에서는 다수의 자동 평가치를 조합하여 사용하고 주관적 평가결과를 추정하는 방법 등을 연구하고 있다. TOEIC 수험자의 번역내용을 자동 평가한 값을 이용하여, 시스템의 자동 평가치를 TOEIC 스코어로 환산하는 방법 등도 귀중한 연구과제가 될 것이다. 번역자동평가 기술의 응용연구가 필요한 상황이다.

○ 문장지원 도구의 기능을 보다 정교하게 향상시키기 위해 논문 등의 자동채점 시스템에 관한 연구도 진행되고 있다. ETS(Educational Testing Service)의 연구그룹은 중심화이론에서 워드수준의 모델에 따라 어휘상 문법의 오류를 발견하기 위한 연구를 진행하고 있다. 퇴고지원 정보에 관한 연구개발도 보다 활성화되기를 기대한다.

저자: Akira Suganuma, Kazuo Ushijima
자료유형: 학술정보