ELECTRONIC DEVICE AND CONTROL METHOD THEREFOR

Disclosed is an electronic device. The electronic device according to the present disclosure comprises a memory for storing at least one instruction, and a processor, wherein the processor obtains training data including information on a first input sentence and information on a first output sentence, for training a first neural network model trained to correct a grammatical error included in an input sentence, obtains a variation value corresponding to the information on the first input sentence on the basis of the training data, obtains information on a second input sentence on the basis of the information on the first input sentence and the variation value, and trains the first neural network model on the basis of the information on the second input sentence and the information on the first output sentence. Est divulgué un dispositif électronique. Le dispositif électronique d'après la présente divulgation comprend une mémoire destinée à stocker au moins une instruction, ainsi qu'un processeur. Le processeur procède aux opérations consistant à : obtenir des données de formation contenant des informations sur une première phrase d'entrée et des informations sur une première phrase de sortie et étant destinées à former un premier modèle de réseau neuronal formé de façon à corriger une erreur grammaticale présente dans une phrase d'entrée ; sur la base des données de formation, obtenir une valeur de variation correspondant aux informations sur la première phrase d'entrée ; sur la base des informations sur la première phrase d'entrée et de la valeur de variation, obtenir des informations sur une seconde phrase d'entrée ; et, sur la base des informations sur la seconde phrase d'entrée et des informations sur la première phrase de sortie, former le premier modèle de réseau neuronal. 전자 장치가 개시된다. 본 개시에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 입력 문장에 포함된 문법 오류를 교정하도록 학습된 제1 신경망 모델의 학습을 위한 제1 입력 문장에 대한 정보 및 제1 출력 문장에 대한 정보를 포함하는 학습 데이터를 획득하고, 학습 데이터를 바탕으로 제1 입력 문장에 대한 정보에 대응되는 변동값을 획득하고, 제1 입력 문장에 대한 정보 및 변동값을 바탕으로 제2 입력 문장에 대한 정보를 획득하고, 제2 입력 문장에 대한 정보 및 제1 출력 문장에 대한 정보를 바탕으로 제1 신경망 모델을 학습시킨다.