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영어

Automatic Post Editing(APE) is the study that automatically correcting errors included in the machine translated sentences. The goal of APE task is to generate error correcting models that improve translation quality, regardless of the translation system. For training these models, source sentence, machine translation, and post edit, which is manually edited by human translator, are utilized. Especially in the recent APE research, multilingual pretrained language models are being adopted, prior to the training by APE data. This study deals with multilingual pretrained language models adopted to the latest APE researches, and the specific application method for each APE study. Furthermore, based on the current research trend, we propose future research directions utilizing translation model or mBART model.

한국어

기계번역 사후교정이란, 기계번역 문장에 포함된 오류를 자동으로 교정하기 위해 제안된 연구 분야이다. 이는 번역 시스템과 관계없이 번역문의 품질을 높이는 오류 교정 모델을 생성하는 목적을 가진 연구로, 훈련을 위해 소스 문장, 번역문, 그리고 이를 사람이 직접 교정한 문장이 활용된다. 특히, 최신 기계번역 사후교정 연구에서는 사후교정 데이터를 통한 학습을 진행하기 이전에, 사전학습된 다국어 언어모델을 활용하는 방법이 적용되고 있다. 이에 본 논문은 최신 연구들에서 활용되고 있는 다국어 사전학습 언어모델들과 함께, 해당 모델을 도입한 각 연구에서의 구체적인 적용 방법을 소개한다. 나아가 이를 기반으로, 번역 모델과 mBART모델을 활용하는 향후 연구 방향을 제안한다.