English-Korean Transliteration

영어-한글 표기 변환기(Transliteration)는 영어 단어를 한글 표기로 변환 하는 프로그램입니다. 데모 웹사이트 - https://transliterator.herokuapp.com

동작 방법은 기계 학습으로 (영어단어, 한글표기) 쌍의 수많은 데이터를 학습한 결과대로 변환을 수행합니다. 이 프로그램 코드는 TensorFlow Tutorial - Sequence-to-Sequence Models 의 번역기를 표기 변환기로 변경하여 구현되었습니다.

참고

기계 학습으로 구현된 표기 변환기 예 : Google Map의 외국 지역명 표기 (한글로 보는 세계 지도)
내앱찾기 앱에 활용 - 영어 이름으로 된 앱을 한글로 검색할 수 있도록 자동 한글 검색 인덱스 등록

주 학습 데이터

국립국어원의 외래어 표기법의 용례
위키낱말사전의 한국어 외래어

학습에 필요한 양질의 대량 데이터가 필요합니다. 수집 아이디어나 데이터가 있다면 추가 부탁드립니다~!

Requirements

Python 2.7
TensorFlow 0.8

Run interactive console

If not train before, download pre-trained files automatically.

$ python translate.py --decode
Reading model parameters from train/translate.ckpt-32900
(Input any English word to transliterate Korean)
> super
슈퍼
> morning
(morning is not trained word)
모닝
> kakao
카카오
> gift
(gift is not trained word)
기프트
>

Run train

$ python translate.py
Preparing WMT data in data
Creating 2 layers of 128 units.
Created model with fresh parameters.
Reading development and training data (limit: 0).
global step 100 learning rate 0.5000 step-time 0.38 perplexity 240.07
  eval: bucket 0 perplexity 124.96
  eval: bucket 1 perplexity 136.77
  eval: bucket 2 perplexity 146.66
  eval: bucket 3 perplexity 142.27
global step 200 learning rate 0.5000 step-time 0.34 perplexity 80.28
  eval: bucket 0 perplexity 62.63
  eval: bucket 1 perplexity 53.76
  eval: bucket 2 perplexity 95.01
  eval: bucket 3 perplexity 105.53
...

Run demo web

Demo web runs only on Mac OS or Linux. If not train before, download pre-trained files automatically.

$ python web.py
Reading model parameters from train/translate.ckpt-32900
 * Running on http://0.0.0.0:8080/ (Press CTRL+C to quit)

zzulu / transliteration