초록
우리는 프랑스어의 생물의학 텍스트 단순화에 대한 실험을 제시한다. 본 연구에서는 기존의 프랑스어 생물의학 유사 텍스트 코퍼스에서 추출한 병렬 문장과 영어에서 프랑스어로 번역된 WikiLarge 코퍼스를 사용하며, 의학 용어와 그 동의어 표현을 연결하는 어휘집도 활용한다. 이후 일반 문장과 전문 문장의 비율을 다르게 하여 이러한 병렬 코퍼스를 기반으로 신경망 모델을 훈련시킨다. 모델의 성능은 BLEU, SARI 및 Kandel 점수를 통해 평가된다. 실험 결과, 전문적 데이터가 소량 존재하더라도 텍스트 단순화에 크게 기여함을 확인할 수 있었다.