초록
본 논문에서는 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation, NMT) 시스템의 출력과 어텐션 가중치를 디버깅하고, 어텐션을 기반으로 한 출력에 대한 신뢰도 추정을 개선하는 도구를 설명합니다. 이 도구의 목적은 연구자와 개발자가 참조 번역 없이도 NMT 시스템이 생성한 약점이나 오류가 있는 예시 번역을 찾는 데 도움을 주는 것입니다. 또한, 우리 도구는 두 가지 다른 NMT 엔진 또는 실험의 번역 결과를 직접 비교할 수 있는 옵션을 포함하고 있습니다. 더불어, 좋은 번역과 나쁜 번역의 예시를 제공하는 우리 도구의 데모 웹사이트를 소개합니다: http://attention.lielakeda.lv