부탄의 국어인 Dzongkha는 문화적 가치를 유지하기 위해 공식 문서에 널리 사용돼요. 하지만 복잡한 문자 체계와 제한된 입력 도구로 인해 문서 작업이 어렵고 시간이 오래 걸리는 문제점이 있었어요. 이 문제를 해결하기 위해 Dzongkha 단어 예측 시스템을 개발하여 입력 속도를 높이고자 했어요.
DCDD에서 수집한 10만 개의 문장, 133만 단어, 28000개의 고유 단어로 구성된 데이터셋을 활용했어요. 알파벳, 토큰화, N-gram 시퀀스 생성, 패딩 등의 전처리 과정을 거쳤고, LSTM, Bi-LSTM, GRU 모델을 훈련했어요.
GRU 모델이 74.03%의 정확도로 가장 뛰어난 성능을 보였고, 과적합 문제를 해결했어요.