문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 자연 언어 처리 (문단 편집) ===== 예시/검색 기반 방법론 ===== 위에 서술한 규칙/패턴 기반이 하도 비용이 많이 드니 제안되어 잠깐 빛을 발했던 방법으로 [[데이터베이스]]에 수만~수십만에 달하는 번역예시를 저장해놓고 입력문장이 들어오면 그 중에서 가장 유사한것을 골라 결과를 출력하는것이다. 문장 간 유사도를 측정하기 위해 주로 [[정보 검색]] 기법으로 쓴다. 단점은 앞서도 말했지만 인간이 구사할 수 있는 모든 문장중에서 정확히 일치한 문장이 다시 나타날 확률에 0에 수렴하며 정보검색기법으로 유사도를 측정한다 하더라도 보유 데이터의 한계로 정확도는 한참 떨어진다. 이를 극복하기 위해 문장 전체가 아니라 문장을 절로 쪼개여 해당 방법론을 적용하였다. 문장을 보는 방법보다 고려할수 있는 경우의 수는 늘어나지만 획기적인 성능향상은 기대하기 힘들고 뒤에서 서술할 통계 기반 방법론에 대체되었다.[* 다만, 특정 오류에 맞추어 대응하는 시스템 수정이 가장 간편한 방법론이기 때문에, 예시기반 시스템에선 오류 예시를 DB에 추가하면 끝나지만 통계/신경망 기반 시스템에서는 학습 데이터에 오류 예시를 추가한다고 해도 최종 시스템에서 제대로 나온다는 보장이 없다, 실 서비스용 번역기에서는 신경망 기반 방법론이 나오는 초기 까지도 종종 쓰이곤 했다.]저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기