Apertium

3. 번역 방법론

Apertium은 소스 언어 텍스트를 대상 언어 텍스트로 번역하기 위해 다음과 같은 단계를 거친다.

1. 디포매터: 번역되어서는 안 되는 형식 마크업(HTML, RTF 등)을 제거한다.

2. 형태소 분석기: 텍스트를 분할하고 언어 사전을 검색하여 사전 형식과 태그를 반환한다. 교착어를 포함하는 쌍(여러 튀르크어족 포함)에서는 Helsinki Finite State Transducer(HFST)가 사용되고, 그렇지 않으면 Apertium 고유의 ''lttoolbox''라는 유한 상태 변환기 시스템이 사용된다.^[18]

3. 형태소 중의성 제거기: (''형태소 분석기''와 ''형태소 중의성 제거기''는 함께 ''품사 태거''를 형성) 여러 일치 항목이 있을 때 하나의 일치 항목을 선택하여 모호한 세그먼트를 해결한다. Apertium은 대부분의 언어 쌍에 대해 제약 문법 규칙(vislcg3 파서^[19] 사용)을 사용한다.

4. 재토큰화: 유한 상태 변환기를 사용하여 어휘 단위 시퀀스를 일치시키고 태그를 재정렬하거나 번역한다. (종종 관용적 표현을 대상 언어 문법에 더 가까운 것으로 번역하는 데 사용됨).

5. 어휘 전송: 중의성이 제거된 소스 언어 기본 단어를 검색하여 해당 대상 언어 동등물을 찾는다(즉, 소스 언어를 대상 언어에 매핑). ''어휘 전송''을 위해 Apertium은 ''bidix''라는 XML 기반 사전 형식을 사용한다.^[20]

6. 어휘 선택: 소스 텍스트 단어가 대체 의미를 가질 때 대체 번역 중에서 선택한다. Apertium은 ''어휘 선택''을 수행하기 위해 특정 XML 기반 기술인 ''apertium-lex-tools''^[21]를 사용한다.

7. 구조적 전송: (복잡한 구조적 전송 규칙을 작성할 수 있는 XML 형식) 단일 단계 청킹 전송, 3단계 청킹 전송 또는 CFG 기반 전송 모듈로 구성될 수 있다. 청킹 모듈은 이러한 표시에 대한 마커가 포함된 청크 시퀀스를 생성하여 소스 언어와 대상 언어 간의 문법적 차이(예: 성별 또는 수 일치)를 표시한다. 그런 다음 대상 언어에서 문법적인 번역을 생성하기 위해 청크를 재정렬하거나 수정한다. 더 새로운 CFG 기반 모듈은 입력 시퀀스를 가능한 파스 트리에 일치시키고 가장 높은 순위의 트리를 선택하고 트리에서 변환 규칙을 적용한다.

8. 형태소 생성기: 태그를 사용하여 올바른 대상 언어 표면 형태를 제공한다. 형태소 생성기는 형태소 분석기와 마찬가지로 형태소 변환기이다.^[22] 형태소 변환기는 형태를 분석하고 생성한다.

9. 포스트 생성기: 단어 접촉으로 인한 필요한 철자법 변경(예: 생략)을 수행한다.

10. 재포매터: 첫 번째 단계에서 디포매터가 제거한 형식 마크업(HTML, RTF 등)을 바꾼다.

4. 지원 언어

현재, Apertium은 108개 언어 쌍과 50개 이상의 언어 및 언어 변종을 지원한다. 지원되는 주요 언어는 다음과 같다.

자세한 지원 언어 쌍 목록은 방대하여 생략한다.

4. 1. 최종 사용자 서비스 및 소프트웨어

참조

_[1] 간행물 Rule-based Breton to French machine translation http://xixona.dlsi.u[...] 2010
_[2] 논문 Recent advances in Apertium, a free/open-source rule-based machine translation platform for low-resource languages 2021-12-01
_[3] 웹사이트 Apertium https://wiki.apertiu[...]
_[4] 웹사이트 Accepted organizations for Google Summer of Code 2009 https://www.google-m[...]
_[5] 웹사이트 Accepted organizations for Google Summer of Code 2010 https://www.google-m[...]
_[6] 웹사이트 Accepted organizations for Google Summer of Code 2011 https://www.google-m[...]
_[7] 웹사이트 Accepted organizations for Google Summer of Code 2012 https://www.google-m[...]
_[8] 웹사이트 Accepted organizations for Google Summer of Code 2013 https://www.google-m[...]
_[9] 웹사이트 Accepted organizations for Google Summer of Code 2014 https://www.google-m[...]
_[10] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2010 https://www.google-m[...]
_[11] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2011 https://www.google-m[...]
_[12] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code In 2012 https://www.google-m[...]
_[13] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2013 https://www.google-m[...]
_[14] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2014 https://www.google-m[...]
_[15] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2015 https://codein.withg[...]
_[16] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2016 https://codein.withg[...]
_[17] 웹사이트 Accepted organizations for Google Code-in 2017 https://codein.withg[...]
_[18] 웹사이트 Lttoolbox - Apertium http://wiki.apertium[...] 2016-01-19
_[19] 웹사이트 VISL http://beta.visl.sdu[...] 2016-01-19
_[20] 웹사이트 Bilingual dictionary - Apertium http://wiki.apertium[...] 2016-01-19
_[21] 웹사이트 Constraint-based lexical selection module - Apertium http://wiki.apertium[...] 2016-01-19
_[22] 웹사이트 Morphological dictionary - Apertium http://wiki.apertium[...] 2016-01-19
_[23] 웹사이트 Google Summer of Code page http://socghop.appsp[...]
_[24] 웹사이트 https://sourceforge.[...]