기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 사용자 지정 어휘 및 사용자 지정 언어 모델을 통한 트랜스크립션 정확도 향상
<a name="improving-accuracy"></a>

미디어에 브랜드 이름, 두문자어, 기술적 단어 및 전문 용어와 같은 도메인별 또는 비표준 용어가 포함된 경우 트랜스크립션 출력에서 이러한 용어를 올바르게 캡처하지 못할 Amazon Transcribe 수 있습니다.

트랜스크립션의 부정확성을 수정하고 특정 사용 사례에 맞게 출력을 사용자 지정하려면 [사용자 지정 어휘](custom-vocabulary.md) 및 [사용자 지정 언어 모델](custom-language-models.md)을 만들 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘](custom-vocabulary.md)는 모든 컨텍스트에서 특정 단어의 인식 및 형식 모두를 조정하고 향상시키도록 설계되었습니다. 여기에는 단어를 Amazon Transcribe 에 제공하는 것은 물론 선택적으로 발음 및 표시 형식을 제공하는 것도 포함됩니다.

   Amazon Transcribe 가 트랜스크립트에서 특정 용어를 올바르게 렌더링하지 않는 경우 이러한 용어를 표시할 Amazon Transcribe 방법을 알려주는 사용자 지정 어휘 파일을 생성할 수 있습니다. 이 단어별 접근 방식은 브랜드 이름 및 두문자어와 같은 용어를 수정하는 데 가장 적합합니다.
+ [사용자 지정 언어 모델](custom-language-models.md)은 용어와 관련된 컨텍스트를 캡처하도록 설계되었습니다. 여기에는 Amazon Transcribe 대량의 도메인별 텍스트 데이터를 제공하는 작업이 포함됩니다.

   Amazon Transcribe 가 기술 용어를 올바르게 렌더링하지 않거나 트랜스크립트에서 잘못된 호모폰을 사용하는 경우 도메인별 언어를 가르치는 사용자 지정 언어 모델을 생성할 수 Amazon Transcribe 있습니다. 예를 들어 사용자 지정 언어 모델은 'floe'(부빙)와 'flow'(선형 흐름)을 언제 사용해야 하는지 학습할 수 있습니다.

  이 컨텍스트 인식 접근 방식은 대량의 도메인별 음성을 트랜스크립션하는 데 가장 적합합니다. 사용자 지정 언어 모델을 사용하면 사용자 지정 어휘만 사용할 때보다 정확도가 크게 향상될 수 있습니다. 배치 트랜스크립션을 사용하는 경우 요청에 사용자 지정 언어 모델과 사용자 지정 어휘를 모두 포함할 수 있습니다.

**작은 정보**  
트랜스크립션 정확도를 극대화하려면 사용자 지정 어휘를 사용자 지정 언어 모델과 함께 사용하세요.

사용자 지정 어휘를 만들고 사용하는 방법에 대한 비디오 시연은 다음을 참조하세요.

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/oBgSJ7bsP2U/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/oBgSJ7bsP2U)


사용자 지정 언어 모델을 만들고 사용하는 방법에 대한 비디오 시연은 다음을 참조하세요.

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/iTkJoIqRrPU/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/iTkJoIqRrPU)


**AWS Machine Learning 블로그로 더 자세히 알아보기**  
사용자 지정 어휘:  
[를 사용한 F1 레이스의 라이브 트랜스크립션 Amazon Transcribe](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/live-transcriptions-of-f1-races-using-amazon-transcribe/)
사용자 지정 언어 모델:  
[speech-to-text트 간 성능을 극대화하기 위한 사용자 지정 언어 모델 구축 Amazon Transcribe](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-custom-language-models-to-supercharge-speech-to-text-performance-for-amazon-transcribe/)
[Amazon Transcribe용 사용자 지정 언어 모델을 통한 강의 트랜스크립션 정확도 향상](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transcribe-class-lectures-accurately-using-amazon-transcribe-with-custom-language-models/)