네이버의 통번역 서비스 파파고가 자체 개발한 인공지능(AI) 번역 평가 모델이 국제 기계번역 대회에서 기술 경쟁력을 인정받았다.
네이버는 파파고가 자체 개발한 AI 번역 평가 모델 ‘PATQUEST’로 국제 기계번역 대회 ‘WMT20’에서 ‘문서 단위 품질 평가(Document-Level QE)’ 1위, ‘문장 단위 직접 평가(Sentence-Level Direct Assessment)’에서 영-독 번역 부문 4위를 차지했다고 25일 밝혔다.
WMT는 IWSLT, WAT와 함께 기계번역 분야에서 세계적인 권위를 인정받고 있는 학회로, 3개 학회 중 규모가 가장 크고 역사가 길다.
파파고가 이번에 제출한 AI 번역 평가 모델은 번역 품질을 평가하고 번역 모델의 성능을 높이는 것이 특징이다. 번역의 정확성을 평가하기 위해서는 원문과 번역문을 비교·평가한 방대한 양의 데이터가 필요한데, 파파고의 ‘PATQUEST’는 인공 데이터를 생성하고 이를 모델 학습에 적용하는 과정을 자동화해 번역 품질 평가의 정확성과 모델 학습의 효율성을 끌어올렸다고 회사는 설명했다.
신중휘 네이버 파파고 리더는 “파파고가 자체 개발한 품질 평가 모델의 우수성을 국제대회에서 인정받았다”며 “번역 기술을 선도하는 플랫폼으로써 앞으로도 번역 품질 고도화를 위한 핵심 기술 개발에 집중할 것”이라고 말했다.
네이버는 파파고가 자체 개발한 AI 번역 평가 모델 ‘PATQUEST’로 국제 기계번역 대회 ‘WMT20’에서 ‘문서 단위 품질 평가(Document-Level QE)’ 1위, ‘문장 단위 직접 평가(Sentence-Level Direct Assessment)’에서 영-독 번역 부문 4위를 차지했다고 25일 밝혔다.
WMT는 IWSLT, WAT와 함께 기계번역 분야에서 세계적인 권위를 인정받고 있는 학회로, 3개 학회 중 규모가 가장 크고 역사가 길다.
파파고가 이번에 제출한 AI 번역 평가 모델은 번역 품질을 평가하고 번역 모델의 성능을 높이는 것이 특징이다. 번역의 정확성을 평가하기 위해서는 원문과 번역문을 비교·평가한 방대한 양의 데이터가 필요한데, 파파고의 ‘PATQUEST’는 인공 데이터를 생성하고 이를 모델 학습에 적용하는 과정을 자동화해 번역 품질 평가의 정확성과 모델 학습의 효율성을 끌어올렸다고 회사는 설명했다.