본 논문은 RBMT, SMT, PBMT를 활용한 직렬 연결 방식의 하이브리드 번역 시스템을 제안한다. 번역 시스템은 입력된 문장에 대하여 구문 분석을 진행한 후, 이 정보를 바탕으로 구문 변환과 개체명 인식을 한다. 이 결과값을 의사 문장으로 변형, 문장 분리 규칙이 적용 가능할 경우, 분리된 문장에 대하여 다중 디코딩을 수행하고, 후처리기에서 접합 규칙에 따라 번역문을 생성하였다. 실험을 통하여 어순 배치의 경우 distortion 모델에 의존하지 않고 구문 변환(rule-based syntactic transfer)규칙을 사용하는 것이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.
This paper proposes a hybrid machine translation system which integrates SMT, RBMT, and PBMT in serial manner. SMT in our project has been implemented as a Quasi-syntax-based system where monotone search is done, given a preprocessed string of foreign language. Preprocessing includes rule-based reordering, NE recognition, clausal splitting, and attaching pattern translation information at the end of the input text. For lengthy & complex sentences, clausal splitting turned out to generate better translation than normal input.
