KR101740671B1 - 다국어 번역 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 상용화에 근접한 수준의 신뢰성 있는 번역 서비스를 제공할 수 있도록 하는 다국어 번역 방법에 관한 것으로서, 사용자단말기가 사용자로부터 제1언어 메시지를 입력받아 서비스제공서버로 전송하는 단계(S100); 상기 서비스제공서버가 통계적 기계번역에 기반하여 상기 제1언어를 제외한 언어 중 상기 제2언어와의 상호 자동번역된 비중에 기초하여 1차 자동번역을 위한 제3언어를 선정하는 단계(S300); - 여기서, "통계적 기계번역에 기반"한다는 것은 인터넷상에서 컴퓨터가 참고 가능한 모든 번역문서(빅데이터)의 통계정보를 활용한다는 것임. - 상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제1언어 메시지를 제3언어 메시지로 1차 자동번역하는 단계(S500); 상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제3언어 메시지를 상기 제2언어 메시지로 2차 자동번역하는 단계(S700); 및 상기 서비스제공서버가 상기 번역된 제2언어 메시지를 상기 사용자단말기 및/또는 타 사용자단말기로 전송하는 단계(S900);를 포함하는 것을 기술적 요지로 한다.

Description

다국어 번역 방법{Multilingual translation method}

본 발명은 다국어 번역 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 상용화에 근접한 수준의 신뢰성 있는 번역 서비스를 제공할 수 있도록 하는 다국어 번역 방법에 관한 것이다.

컴퓨터가 발전함에 따라 기계를 통해 언어의 장벽을 해소하고자 하는 연구가 오랜 시간 동안 진행되어 왔으며, 현재도 그 핵심 기술에 대한 꾸준한 연구가 이루어지고 있다.

21세기에 이르러 인터넷 활성화와 더욱 가속화되는 세계화는 폭발적인 다국어 콘텐츠를 생산해 내고 있으며, 그 번역의 수요는 사람의 수동 번역 생산성을 넘어선지 오래이다. 현대 사회에서 인터넷 콘텐츠의 자동번역, 고급문서번역 지원 도구 등 매우 다양한 분야에서 자동번역 기술은 중대한 핵심 요소 기술로 인식되어 가고 있다.

한편, 자동번역을 위한 종래기술로서 소프트웨어를 이용한 기계 번역 방식이 다양하게 제안된 바 있으며, 직접번역방식, 문법변환방식, 중간언어방식, 예제기반방식, 통계기반방식 등 다양한 형태의 알고리즘이 개발된 바 있다.

그러나, 종래기술의 경우 자동번역의 가장 기초가 되는 사전 어휘라든지 변환을 위한 규칙 또는 패턴 등은 언어의 특성으로 인해 완벽한 구축이 어려웠다. 이러한 이유로 인해 사전 미등록어 문제, 분석 규칙의 커버리지를 벗어나는 문제, 변환 정보가 존재하지 않는 문제와 같은 심각한 오류들을 발생시켰으며, 실제 그 번역 품질도 상용화에 근접한 수준에는 크게 미치지 못한 실정이다. 이러한 문제는 결국 다국어 채팅이나 펜팔과 같은 번역 시스템의 상용화에 커다란 걸림돌로 작용하여 보다 신뢰성 있는 번역 서비스를 구현하지 못하게 되는 문제점이 있다.

KR 10-2011-0116790 A KR 10-2012-0048104 A KR 10-0453227 B1 KR 10-0792204 B1 KR 10-0617319 B1

앞선 배경기술에서 도출된 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 다국어 번역 서비스를 제공함에 있어 번역 품질을 현저히 향상시켜 상용화에 근접한 수준의 신뢰성 있는 번역 서비스를 구현할 수 있도록 하는 다국어 번역 방법을 제공하는 것이다.

한편, 본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 목적은, 본 발명의 실시예에 따라, 제1언어를 제2언어로 번역하기 위한 다국어 번역 방법으로서, 사용자단말기가 사용자로부터 제1언어 메시지를 입력받아 서비스제공서버로 전송하는 단계(S100); 상기 서비스제공서버가 통계적 기계번역에 기반하여 상기 제1언어를 제외한 언어 중 상기 제2언어와의 상호 자동번역된 비중에 기초하여 1차 자동번역을 위한 제3언어를 선정하는 단계(S300); - 여기서, "통계적 기계번역에 기반"한다는 것은 인터넷상에서 컴퓨터가 참고 가능한 모든 번역문서(빅데이터)의 통계정보를 활용한다는 것임. - 상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제1언어 메시지를 제3언어 메시지로 1차 자동번역하는 단계(S500); 상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제3언어 메시지를 상기 제2언어 메시지로 2차 자동번역하는 단계(S700); 및 상기 서비스제공서버가 상기 번역된 제2언어 메시지를 상기 사용자단말기 및/또는 타 사용자단말기로 전송하는 단계(S900);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 (S100)에서 제1언어 메시지는 사용자 음성으로 입력되되, 상기 사용자 음성은 호흡, 발성, 발음 및 공명 조건에 따라 식별 가능하도록 상기 사용자단말기에 기등록되며, 상기 사용자단말기는 기등록된 식별 가능한 사용자 음성만을 인식하여 제1언어 메시지로 입력받는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 (S100)에서 상기 사용자단말기에 입력되는 제1언어 메시지는 기지정된 맞춤법 알고리즘에 의해 교정되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 서비스제공서버가 상기 2차 자동번역된 제2언어 메시지를 통계적 기계번역을 기반으로 하는 기설정된 가중치 정보에 따라 적어도 하나의 형태소를 교정하는 단계(S800);를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 (S800)에서는, 상기 서비스제공서버가 상기 형태소에 대한 추천 번역어를 상기 가중치 정보에 기초해 적어도 둘 이상 추출하여 상기 사용자단말기로 전송하며, 상기 사용자단말기는 사용자로부터 추천 번역어 중 하나를 선택 입력받아 상기 형태소를 수동번역하여 교정하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 가중치 정보는 상기 형태소가 상기 제1언어 메시지에서 상기 제2언어 메시지로 번역되는 과정에서 수동번역된 횟수에 따라 수치화된 정보이며, 상기 추천 번역어는 상기 수치화된 가중치 정보에 따라 내림차순으로 정렬되는 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 형태소에 대한 가중치 정보가 일정 통계수치 미만이면 상기 형태소를 교정하지 않는 것을 특징으로 한다.

상기한 실시예에 따른 본 발명에 의하면, 다단계의 교차 번역과 함께 가중치를 적용시킴으로써 번역 품질을 현저히 향상시키고 상용화에 근접한 수준의 신뢰성 있는 번역 서비스를 구현할 수 있는 효과가 있다.

도1은 본 발명의 실시예에 따른 다국어 번역 방법에 대한 시스템 구성도를 나타내는 개념도이고,
도2는 본 발명의 실시예에 따른 다국어 번역 방법을 설명하기 위한 흐름도이고,
도3은 본 발명의 실시예에서 더 부가될 수 있는 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 그리고 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다. 한편, 해당 기술분야의 통상적인 지식을 가진자로부터 용이하게 알 수 있는 구성과 그에 대한 작용 및 효과에 대한 도시 및 상세한 설명은 간략히 하거나 생략하고 본 발명과 관련된 부분들을 중심으로 상세히 설명하도록 한다.

본 발명의 실시예에 따른 다국어 번역 방법은, 도1과 같은 시스템 구성에 통해 제1언어를 제2언어로 번역하기 위한 방법으로서, 웹번역이나 문서번역은 물론 다국어 채팅이나 펜팔 서비스에 활용될 수 있다.

이러한 본 발명은, 도2를 참조할 수 있는 바와 같이, 제1언어 메시지를 입력하는 단계(S100)와, 제1언어 메시지의 교차 번역을 위한 제3언어를 선정하는 단계(S300)와, 제1언어 메시지를 제3언어 메시지로 1차 번역하는 단계(S500)와, 1차 번역된 제3언어 메시지를 다시 제2언어 메시지로 2차 번역하는 단계(S700), 2차 번역된 제2언어 메시지를 사용자단말기로 전송하는 단계(S900)를 포함한다.

먼저, 상기 (S100)에서는 사용자단말기가 사용자로부터 제1언어 메시지를 입력받아 서비스제공서버로 전송한다.

여기서, 입력되는 제1언어 메시지는 음성 또는 텍스트 형태일 수 있으며, 특히 음성 메시지를 텍스트로 변환하는 형태일 수도 있다.

상기 제1언어 메시지가 음성으로 입력될 경우, 상기 사용자단말기는 기등록된 식별 가능한 사용자 음성만을 인식하여 입력받으며, 사용자 음성으로 등록되지 않아 식별이 불가능한 음성은 인식하지 않고 필터링하게 된다.

이때, 상기 사용자 음성은 호흡, 발성, 발음 및 공명 조건에 따라 식별 가능하도록 상기 사용자단말기에 등록되며, 기타 다른 조건에 의해서도 사용자 음성이 식별 가능함은 물론이다. 덧붙여, 음성뿐만 아니라 외부 노이즈 제거를 위한 필터가 상기 사용자단말기에 적용될 수 있음은 물론이다.

그리고, 상기 (S100)에서 상기 사용자단말기에 입력되는 제1언어 메시지는 기지정된 맞춤법 알고리즘에 의해 교정되는 것이 바람직하다. 즉, 텍스트 입력시 오타나 띄어쓰기, 마침표 등이 해당 언어의 맞춤법에 맞도록 교정될 수 있으며, 교정을 위한 맞춤법 알고리즘은 공지된 기술을 적용하거나 더 나아가 응용할 수도 있음은 자명하다.

다음으로, 상기 (S300)에서는 상기 서비스제공서버가 상기 제1언어를 제외한 언어 중 상기 제2언어와의 상호 자동번역된 비중에 기초하여 1차 자동번역을 위한 제3언어를 선정한다. 즉, 상기 제2언어와 가장 많은 번역이 이루어진 언어를 제3언어로 선정한다. 예를 들어, 제1언어가 한국어이고 제2언어가 영어인 경우 제3언어로 일본어가 선정될 수 있다. 이는 한국어와 영어의 자동번역 비중보다 일본어와 영어의 자동번역 비중이 높기 때문에 보다 많은 통계정보를 활용할 수 있기 때문이며, 통계정보가 많을수록 향상된 신뢰성을 도모할 수 있다. 특히, 한국어와 일본어는 어순이 같고 문법적으로 유사해 자동번역 정확도가 상당히 높으므로 교차 번역시 보다 향상된 정확도를 제공할 수 있는 것이다.

여기서, 제3언어 선정시 통계적 기계번역에 기반한다는 것은 인터넷상에서 컴퓨터가 참고 가능한 모든 번역문서(빅데이터)의 통계정보를 활용한다는 것이다. 이러한 통계적 기계번역은 대량의 말뭉치로부터 학습된 통계정보를 활용하는 것으로, 샤논(shannon)의 잡음채널에 기반을 두고 있다. 덧붙여, 통계기반의 기계번역 기술은 n-gram의 HMM을 사용하며, 오류 측정, 효과적인 학습, 문맥의존 lexicon 모델 구현, 효과적인 문 생성 방법 부문에서 다양한 형태의 혼합된 기술로서 구현이 가능하다.

다음으로, 상기 (S500)에서는 상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제1언어 메시지를 제3언어 메시지로 1차 자동번역한다. 예를 들어, 제1언어가 한국어이면 어순과 문법이 유사한 일본어가 제3언어로 선정되어 1차 자동번역될 수 있다.

여기서, 1차 자동 번역시 통계적 기계번역에 기반할 수 있으나 이해 한정되지는 않는다. 예를 들어, 형태소 치환방식, 직접방식, 변환방식, 중간언어방식, 예제방식 등 다양한 기계번역이 적어도 하나 이상 활용될 수 있다.

다음으로, 상기 (S700)에서는 상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제3언어 메시지를 상기 제2언어 메시지로 2차 자동번역한다. 예를 들어, 최종 목적 언어인 제2언어가 영어라면 일본어로 1차 자동번역된 메시지를 영어로 2차 자동번역하는 것이다.

한편, 도3을 참조하면 알 수 있듯이, 상기 서비스제공서버가 상기 2차 자동번역된 제2언어 메시지를 통계적 기계번역을 기반으로 하는 기설정된 가중치 정보에 따라 적어도 하나의 형태소를 교정하는 단계(S800)를 더 포함할 수 있다. 즉, 최종 번역된 메시지에 가중치 정보를 적용시켜 불명확한 형태소를 교정함으로써 더욱 향상된 품질의 번역문을 제공할 수 있게 되는 것이다.

이때, 상기 형태소에 대한 가중치 정보가 일정 통계수치 미만이면 상기 형태소를 교정하지 않고, 상기 (S700)에서 2차 자동번역된 번역문을 최종 번역문으로 적용시킨다.

여기서, 상기 서비스제공서버가 상기 형태소에 대한 추천 번역어를 상기 가중치 정보에 기초해 적어도 둘 이상 추출하여 상기 사용자단말기로 전송할 수 있으며, 이때 상기 사용자단말기는 사용자로부터 추천 번역어 중 하나를 선택 입력받아 상기 형태소를 수동번역하여 교정하는 것을 특징으로 한다. 수동번역하여 교정된 번역문 결과는 상기 서비스제공서버로 전송되어 가중치 정보에 반영되는 것이 바람직하다.

덧붙여, 상기한 가중치 정보는 상기 형태소가 상기 제1언어 메시지에서 상기 제2언어 메시지로 번역되는 과정에서 수동번역된 횟수에 따라 수치화된 정보일 수 있으며, 상기 추천 번역어는 상기 수치화된 가중치 정보에 따라 내림차순으로 정렬될 수 있다.

다음으로, 상기 (S900)에서는 서비스제공서버가 상기 번역된 제2언어 메시지를 상기 사용자단말기 및/또는 타 사용자단말기로 전송한다.

여기서, 번역된 제2언어 메시지는 음성으로 출력될 수 있으며, 사용자가 번역된 메시지의 텍스트를 부분적으로 드래그하여 부분적으로만 음성으로 출력할 수도 있다.

아울러, 사용자단말기를 통해 원문과 번역문을 함께 출력할 수 있도록 선택할 수 있으며, 자동번역이 완료된 번역문을 사용자가 직접 교정하여 메시지를 전송할 수도 있음은 자명한 사항이다.

뿐만 아니라, 채팅 서비스시 사용자단말기를 통해 파악되는 위치정보를 이용해 해당 국가의 언어를 자동으로 인식하여 자동번역할 수 있으며, 채팅 서비스 사용자 간의 온라인 및 오프라인 표시는 물론 오프라인 상태에서도 자동번역을 활용하여 SMS, MMS, 이메일을 전송할 수 있다.

지금까지 설명한 본 발명의 실시예에 따르면, 다단의 교차 번역과 함께 가중치를 적용시킴으로써 번역 품질을 현저히 향상시키고 상용화에 근접한 수준의 신뢰성 있는 번역 서비스를 구현할 수 있는 효과가 있다.

전술한 내용은 후술할 발명의 청구범위를 더욱 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징과 기술적 장점을 다소 폭넓게 상술하였다. 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

1. 제1언어를 제2언어로 번역하기 위한 다국어 번역 방법으로서,
   사용자단말기가 사용자로부터 제1언어 메시지를 입력받아 기지정된 맞춤법 알고리즘에 따라 교정하여 서비스제공서버로 전송하는 단계(S100);
   상기 서비스제공서버가 통계적 기계번역에 기반하여 상기 제1언어를 제외한 언어 중 상기 제2언어와의 상호 자동번역된 비중에 기초하여 1차 자동번역을 위한 제3언어를 선정하는 단계(S300); - 여기서, "통계적 기계번역에 기반"한다는 것은 인터넷상에서 컴퓨터가 참고 가능한 모든 번역문서(빅데이터)의 통계정보를 활용한다는 것임. -
   상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제1언어 메시지를 제3언어 메시지로 1차 자동번역하는 단계(S500);
   상기 서비스제공서버가 소정 방식의 기계번역을 통해 상기 제3언어 메시지를 상기 제2언어 메시지로 2차 자동번역하는 단계(S700);
   상기 서비스제공서버가 상기 2차 자동번역된 제2언어 메시지를 통계적 기계번역을 기반으로 하는 기설정된 가중치 정보에 따라 적어도 하나의 형태소를 교정하는 단계(S800); 및
   상기 서비스제공서버가 상기 번역된 제2언어 메시지를 상기 사용자단말기 및/또는 타 사용자단말기로 전송하는 단계(S900);를 포함하며,
   상기 (S800)에서는,
   상기 서비스제공서버가 상기 형태소에 대한 추천 번역어를 상기 가중치 정보에 기초해 적어도 둘 이상 추출하여 상기 사용자단말기로 전송하며, 상기 사용자단말기는 사용자로부터 추천 번역어 중 하나를 선택 입력받아 상기 형태소를 수동번역하여 교정하되,
   상기 가중치 정보는 상기 형태소가 상기 제1언어 메시지에서 상기 제2언어 메시지로 번역되는 과정에서 수동번역된 횟수에 따라 수치화된 정보이며,
   상기 추천 번역어는 상기 수치화된 가중치 정보에 따라 내림차순으로 정렬되는 특징으로 하는 다국어 번역 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 (S100)에서 제1언어 메시지는 사용자 음성으로 입력되되,
   상기 사용자 음성은 호흡, 발성, 발음 및 공명 조건에 따라 식별 가능하도록 상기 사용자단말기에 기등록되며,
   상기 사용자단말기는 기등록된 식별 가능한 사용자 음성만을 인식하여 제1언어 메시지로 입력받는 것을 특징으로 하는 다국어 번역 방법.
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 제1항에 있어서,
   상기 형태소에 대한 가중치 정보가 일정 통계수치 미만이면 상기 형태소를 교정하지 않는 것을 특징으로 하는 다국어 번역 방법.

Images