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랭귀지 위버는 자연어 처리 분야에 길고 잘 알려진 리서치 및 개발 역사를 가지고 있습니다. 다면적인 다국적 팀에서는 단기적으로는 과학을 발전시키는 목표로, 장기적으로는 고객이 본인의 콘텐츠를 더 잘 이해하고 새로운 콘텐츠를 더 효율적으로 만들 수 있도록 하는 ��ɫ��Ƶ 툴 및 기술에 이 작업을 도입하려는 목표를 가지고 최첨단 리서치를 수행합니다.��

당사 팀에서는 다음과 같은 분야에 대한 연구 개발을 더욱 적극적으로 수행하고 있습니다.��

• 인공신경망 기계번역��
• MT 품질 추정��
• 다국어 요약��
• 개체명 인식(NER)��
• 감성 분석��
• 텍스트 생성��
• 텍스트 단순화 및 다른 말로 표현��
• 질문 답변��
• 주제 및 스타일 분석��

정기적으로 컨퍼런스에 참석하여 발표하고, NAACL, (E)ACL, EMNLP, MT Summit 등 잘 알려진 곳에서 작업물을 출판합니다. 아래에서 몇 가지 출판물을 볼 수 있습니다.

랭귀지 위버에서의 삶

랭귀지 위버에서 근무할 때 가장 큰 장점은 절대 지루하지 않다는 것입니다. 언제나 새로운 데이터, 흥미로운 언어, 다양한 도메인 및 애플리케이션을 가진 새로운 고객과 함께 일하기 때문에 같은 작업을 반복하거나 지속적으로 동일한 주제에 대해 연구하느라 시간을 보내지 않습니다.��

매년 수십억 개의 단어를 처리하고 번역하는 고객의 실제 문제를 해결하는 새로운 기술을 시도하면서 전문 기술을 연마하고 확장할 기회가 언제나 주어집니다. 다양한 배경을 가지고 있기 때문에 서로에게서 배우기도 합니다.��

로스앤젤레스, 클루지나포카, 더블린 및 유럽 내 기타 지역에 근간을 두고 있는 과학자, 엔지니어, 번역가로 구성된 당사 팀은 NLP에 강력한 기반을 둔 역동적인 팀을 구성하며 지평을 넓히고 있습니다. 팀에서는 당사 MT 엔진이 번역할 수 있는 언어의 개수만큼 다양한 언어로 주로 대화를 하곤 합니다.

일상 업무 외에도 각 분야에 대한 각자의 연구 및 기타 선도적인 문서를 발표하는 주간 독서 그룹도 가지고 있습니다. 무엇보다도 매주 1,000명의 독자가 읽는 주간 블로그, "The Neural MT Weekly"를 게시하고 있습니다.

일하고 근무하고 싶으시다면, ��ɫ��Ƶ에 문의하세요.

출판물��

선택한 출판물:   ��

2021:   ��

Roemmele, M., Sidhpura, D., DeNeefe S., Tsou, L.(2021). AnswerQuest: A System for Generating Question-Answer Items from Multi-Paragraph Documents. 전산언어학 협회의 유럽 챕터 제16회 컨퍼런스(EACL, 2021), 데모 트랙   ��

2020:   ��

Saunders, D., Feely, W., Byrne, B.(2020). Inference-only sub-character decomposition improves translation of unseen logographic characters, 제7회 아시아 번역 워크숍에서 진행   ��

2019:   ��

Feely, W., Hasler, E., de Gispert, A.(2019). Controlling Japanese Honorifics in English-to-Japanese Neural Machine Translation. 제6회 아시아 번역 워크숍에서 진행   ��

Saunders, D., Stahlberg, F., de Gispert, A., Byrne, B.(2019). Domain Adaptive Inference for Neural Machine Translation. 제57회 전산언어학협회(ACL) 연간 회의에서 진행   ��

Roemmele, M.(2019). Identifying Sensible Lexical Relations in Generated Stories. 2019 전산언어학협회 연간 컨퍼런스 북미 챕터에서 진행된 내러티브 이해 워크숍: Human Language Technologies(NAACL 2019)   ��

2018:   ��

Iglesias, G., Tambellini, W., de Gispert, A., Hasler, E., Byrne, B.(2018). Accelerating NMT Batched Beam Decoding with LMBR Posteriors for Deployment. 2018 전산언어학협회 컨퍼런스 북미 챕터에서 진행(NAACL-HLT)   ��

Hasler, E., de Gispert, A., Iglesias, G., Byrne, B(2018). Neural Machine Translation Decoding with Terminology Constraints. 2018 전산언어학협회 컨퍼런스 북미 챕터에서 진행(NAACL-HLT)   ��

Saunders, D., Stahlberg, F., de Gispert, A., Byrne, B.(2018). Multi-representation Ensembles and Delayed SGD Updates Improve Syntax-based NMT. 제56회 전산언어학협회(ACL) 연간 회의에서 진행   ��

Stahlberg, F., de Gispert, A., Byrne, B.(2018). The University of Cambridge's Machine Translation Systems for WMT18. 기계번역 컨퍼런스(WMT)에서 진행   ��

2017:   ��

Hasler, E., de Gispert, A., Stahlberg, F., Waite, A., Byrne, B.(2017). Source sentence simplification for statistical machine translation. Computer Speech & Language 45권, 221~235페이지   ��

Stahlberg, F., de Gispert, A., Hasler, E., Byrne, B.(2017). Neural Machine Translation by Minimising the Bayes-risk with Respect to Syntactic Translation Lattices. 제15회 전산언어학협회 컨퍼런스 유럽 챕터(EACL)에서 진행   ��

Hasler, E., Stahlberg, F., Tomalin, M. de Gispert, A., Byrne, B.(2017). A Comparison of Neural Models for Word Ordering. 자연어 세대에 대한 국제 컨퍼런스(INLG)   ��

2015 ��

Gispert, A., Iglesias, G., Byrne, W.,(2015) Fast and Accurate Preordering for SMT using Neural Networks, North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies   ��

Dreyer, M., & Graehl, J.(2015) hyp: A Toolkit for Representing, Manipulating, and Optimizing Hypergraphs, North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies   ��

Dreyer, M., & Dong, D.,(2015) APRO: All-Pairs Ranking Optimization for MT Tuning, North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies   ��

2014   ��

May, J., Benjira, Y., Echihabi, A.,(2014) An Arabizi-English Social Media Statistical Machine Translation System, Association for Machine Translation in the Americas   ��

Jehl, L., Gispert, A., Hopkins, M., Byrne, M.,(2014) Source-side preordering for translation using logistic regression and depth-first branch-And-bound search, European Chapter of the Association for Computational Linguistics(239~248페이지)   ��

2013   ��

Hopkins, M., & May, J.(2013) Models of Translation Competitions. 2013 ACL에서 진행 ��

Munteanu, D. S., & Marcu, D.(2013) Exploiting Comparable Corpora. In Building and Using Comparable Corpora, Springer Publications.   ��

2012 ��

Soricut, R., Bach, N., & Wang, Z.(2012) WMT12 품질 추정 공유 작업에서의 SDL 랭귀지 위버 시스템, 2012년 6월 캐나다 퀘벡 몬트리올에서 열린 제7회 통계적 기계번역 워크숍(WMT 2012)에서 진행   

Dreyer, M. & Marcu, D.(2012) HyTER: Meaning-Equivalent Semantics for Translation Evaluation, 2012 전산언어학협회 컨퍼런스 북미 챕터에서 진행: Human Language Technologies, Montreal, Canada.   ��

2011   ��

Hopkins, M., & May, J.(2011) Tuning as Ranking. 2011 EMNLP에서 진행   ��

Hopkins, M., Langmead, G., & Vo, T.(2011) Extraction Programs: A Unified Approach to Translation Rule Extraction. 2011 WMT에서 진행   ��

2010   ��

Soricut, R., & Echihabi, A.(2010) TrustRank: Inducing Trust in Automatic Translations via Ranking, Association for Computational Linguistics Conference, 전산언어학협회 컨퍼런스(612~621페이지)   ��

Hopkins, M., & Langmead, G.(2010) SCFG Decoding Without Binarization. 2010 EMNLP에서 진행   ��

Wang, W., May, J., Knight, K., & Marcu, D.(2010) Re-Structuring, Re-Labeling, and Re-Aligning for Syntax-based Machine Translation, 전산 언어학. (36.2)   ��

2009   ��

Hopkins, M., & Langmead, G.(2009) Cube Pruning as Heuristic Search. 2009 EMNLP에서 진행   ��

Yamada, K., & Muslea, I.(2009). Re-ranking for large-scale statistical machine translation, Learning Machine Translation(151~169페이지)   ��

2007   

Wang, W., Knight,K., & Marcu, D.(2007) Binarizing Syntax Trees to Improve Syntax-Based Machine Translation Accuracy. 프라하 EMNLP-07에서 진행(746~754페이지)   ��

2006   ��

Marcu, D., Wang, W., Echihabi, A., & Knight, K.(2006) SPMT: Statistical Machine Translation with Syntactified Target Language Phrases", Empirical Methods in Natural Language Conference, 자연어 컨퍼런스의 경험적 방법론(44~52페이지)   ��

Huang, B., & Knight, K.(2006). Relabeling Syntax Trees to Improve Syntax-Based Machine Translation Quality. 2006년 HLT-NAACL에서 진행