병렬 코퍼스 정렬
대부분의 병렬 코퍼스들은 여러 문장 단위로 정렬됩니다. 예를 들어 영자 신문에서 크롤링한 영문 뉴스 기사는 한글 뉴스 기사에 맵핑되지만, 문서와 문서 단위의 맵핑일 뿐 문장 대 문장에 관한 정렬은 이루어져 있지 않습니다. 이런 경우에는 각각의 문장에 대해 정렬해주어야 합니다. 그 과정에서 일부 불필요한 문장들을 걸러내야 하고, 문장 간 정렬이 잘 맞지 않는 경우 정렬을 재정비하거나 아예 걸러내야 합니다. 이러한 과정을 지금부터 살펴봅니다.

병렬 코퍼스 정렬 프로세스 개요

정렬alignment을 수행하기 위한 전체 과정을 요약하면 다음과 같습니다.
    1.
    소스 언어(source language)와 타깃 언어(target language) 사이의 단어 사전을 준비합니다.
    2.
    만약 준비된 단어 사전이 없다면 다음 작업을 수행합니다. 만약 이미 단어 사전을 갖고 있다면 7번으로 건너뜁니다.
    3.
    각 언어에 대해서 코퍼스를 수집 및 정제합니다.
    4.
    각 언어에 대해서 단어 임베딩 벡터를 구합니다. 단어 임베딩 벡터에 대해서는 추후 다루겠습니다.
    5.
    MUSE를 통해 단어 레벨 번역기를 훈련합니다.
    6.
    훈련된 단어 레벨 번역기를 통해 두 언어 사이의 단어 사전을 생성합니다.
    7.
    만들어진 단어 사전을 넣어 Champollion을 통해 기존에 수집된 다중 언어 코퍼스를 정렬합니다.
    8.
    각 언어에 대해서 단어 사전을 적용하기 위해 알맞은 수준의 분절을 수행합니다.
    9.
    각 언어에 대해서 정제를 수행합니다.
    10.
    Champollion을 사용하여 병렬 코퍼스를 생성합니다.

사전 생성

기존에 단어(번역) 사전을 구축해 두었다면 그것을 이용하면 되지만, 단어 사전을 구축하는 일 또한 비용이 들기 때문에 일반적으로는 쉽지 않습니다. 이때 단어 사전을 자동으로 구축할 수 있습니다.
페이스북의 MUSE는 병렬 코퍼스가 없는 상황에서 사전을 구축하는 방법과 코드를 제공합니다. 각 단일 언어 코퍼스를 통해 구축한 언어별 단어 임베딩 벡터에 대해 다른 언어의 임베딩 벡터와 맵핑mapping시켜 단어 간 번역을 수행할 수 있습니다. 이는 각 언어별 코퍼스가 많을수록, 임베딩 벡터가 많을수록 더욱 정확하게 수행됩니다. MUSE는 병렬 코퍼스가 없는 상황에서도 수행할 수 있기 때문에 비지도학습unsupervised learning이라고 할 수 있습니다.
다음은 실제로 MUSE를 통해 비지도학습을 사용하여 결과물로 얻은 영한 단어 번역 사전의 일부로, 꽤 정확한 단어 간 번역을 볼 수 있습니다.
1
stories <> 이야기
2
stories <> 소설
3
contact <> 연락
4
contact <> 연락처
5
contact <> 접촉
6
green <> 녹색
7
green <> 초록색
8
green <> 빨간색
9
dark <> 어두운
10
dark <> 어둠
11
dark <> 짙
12
song <> 노래
13
song <> 곡
14
song <> 음악
15
salt <> 소금
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이렇게 구성한 사전은 다음 절에서 설명할 CTK의 입력으로 사용되며, CTK은 이 사전을 바탕으로 병렬 코퍼스의 문장 정렬을 수행합니다. '<>'을 구분 문자delimiter로 사용하여 한 라인에 소스 언어의 단어와 타깃 언어의 단어를 표현합니다. 물론 green이 빨간색으로 맵핑된 잘못된 사례도 있지만, 비지도학습을 통해 얻은 결과물치곤 굉장히 좋은 정확도를 보여줍니다. 실제 필자도 이를 활용하여 병렬 코퍼스의 정렬 작업을 수행했으며, 준수한 품질의 병렬 코퍼스를 얻어 이후 장에서 소개할 번역기를 제작할 수 있었습니다.

CTK을 활용한 정렬

CTK Champollion Toolkit은 이중 언어 코퍼스의 문장 정렬을 수행하는 오픈소스입니다. 펄Perl을 사용하여 구현되었으며, 이집트 상형 문자를 처음으로 해독해낸 역사학자인 쟝 프랑수아 샹폴리옹 Jean-François Champollion의 이름을 따서 명명되었습니다.
Jean-François Champollion, 이미지 출처: 위키피디아
기존에 구축된 단어 사전을 이용하거나, 앞에서와 같이 자동으로 구축한 단어 사전을 참고하여 CTK은 문장 정렬을 수행합니다. 여러 라인으로 구성된 언어별 문서에 대해 문장 정렬한 결과의 예제는 다음과 같습니다.
1
omitted <=> 1
2
omitted <=> 2
3
omitted <=> 3
4
1 <=> 4
5
2 <=> 5
6
3 <=> 6
7
4,5 <=> 7
8
6 <=> 8
9
7 <=> 9
10
8 <=> 10
11
9 <=> omitted
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그 결과를 해석해보겠습니다. 타깃 언어의 1, 2, 3번째 문장은 짝을 찾지 못하고 버려졌고, 소스 언어의 1, 2, 3번째 문장은 각각 타깃 언어의 4, 5, 6번째 문장과 맵핑된 것을 알 수 있습니 다. 또한 소스 언어의 4, 5번째 두 문장은 타깃 언어의 7번 문장에 동시에 맵핑된 것을 알 수 있습니다. 이와 같이 어떤 문장들은 버려지기도 하고, 일대일one-to-one 맵핑이 이루어지기도 하며, 일대다one-to-many, 다대일many-to-one 맵핑이 이루어지기도 합니다.
다음은 CTK을 쉽게 사용하기 위해 파이썬으로 감싼 스크립트 예제입니다. 'CTK_ROOT'에 CTK 위치를 지정하여 사용할 수 있습니다.
1
import sys, argparse, os
2
3
BIN = CTK_ROOT + "/bin/champollion"
4
CMD = "%s -c %f -d %s %s %s %s"
5
OMIT = "omitted"
6
DIR_PATH = './tmp/'
7
INTERMEDIATE_FN = DIR_PATH + "tmp.txt"
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9
def read_alignment(fn):
10
aligns = []
11
12
f = open(fn, 'r')
13
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for line in f:
15
if line.strip() != "":
16
srcs, tgts = line.strip().split(' <=> ')
17
18
if srcs == OMIT:
19
srcs = []
20
else:
21
srcs = list(map(int, srcs.split(',')))
22
23
if tgts == OMIT:
24
tgts = []
25
else:
26
tgts = list(map(int, tgts.split(',')))
27
28
aligns += [(srcs, tgts)]
29
30
f.close()
31
32
return aligns
33
34
def get_aligned_corpus(src_fn, tgt_fn, aligns):
35
f_src = open(src_fn, 'r')
36
f_tgt = open(tgt_fn, 'r')
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38
for align in aligns:
39
srcs, tgts = align
40
41
src_buf, tgt_buf = [], []
42
43
for src in srcs:
44
src_buf += [f_src.readline().strip()]
45
for tgt in tgts:
46
tgt_buf += [f_tgt.readline().strip()]
47
48
if len(src_buf) > 0 and len(tgt_buf) > 0:
49
sys.stdout.write("%s\t%s\n" % (" ".join(src_buf), " ".join(tgt_buf)))
50
51
f_tgt.close()
52
f_src.close()
53
54
def parse_argument():
55
p = argparse.ArgumentParser()
56
57
p.add_argument('--src', required = True)
58
p.add_argument('--tgt', required = True)
59
p.add_argument('--src_ref', default = None)
60
p.add_argument('--tgt_ref', default = None)
61
p.add_argument('--dict', required = True)
62
p.add_argument('--ratio', type = float, default = 1.1966)
63
64
config = p.parse_args()
65
66
return config
67
68
if __name__ == "__main__":
69
if not os.path.exists(DIR_PATH):
70
os.mkdir(DIR_PATH)
71
72
config = parse_argument()
73
74
if config.src_ref is None:
75
config.src_ref = config.src
76
if config.tgt_ref is None:
77
config.tgt_ref = config.tgt
78
79
cmd = CMD % (BIN, config.ratio, config.dict, config.src_ref, config.tgt_ref, INTERMEDIATE_FN)
80
os.system(cmd)
81
82
aligns = read_alignment(INTERMEDIATE_FN)
83
get_aligned_corpus(config.src, config.tgt, aligns)
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특기할 점은 ratio 파라미터의 역할입니다. 이 파라미터는 실제 champollion의 '-c' 옵션으로 맵핑되어 사용되는데, champollion 상에서의 설명은 다음과 같습니다.
1
$ ./champollion
2
usage: ./champollion [-hdscn] <X token file> <Y token file> <alignment file>
3
4
-h : this (help) message
5
-d dictf : use dictf as the translation dictionary
6
-s xstop : use words in file xstop as X stop words
7
-c n : number of Y chars for each X char
8
-n : disallow 1-3, 3-1, 1-4, 4-1 alignments
9
(faster, lower performance)
Copied!
즉, 소스 언어의 캐릭터당 타깃 언어의 캐릭터 비율을 의미합니다. 이를 기반으로 champollion은 문장 내 모든 단어에 대해 번역 단어를 모르더라도 문장을 정렬할 수 있습니다.
Last modified 2yr ago