Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.761-764
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2014
본 연구는 지능형 QA시스템과 관련한 연구에서, 자동 패러프레이즈 생성 시스템을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 패러프레이즈 생성 시스템의 자동 평가 방법은 참조할 수 있는 패러프레이즈 정보의 양이 크게 제한되어 있었으며, 원 문장의 콘텍스트(context)와 이에 의존하는 통사적 구조(syntactic structure) 및 의미적 구조의 유사성을 고려하지 않고, 단순 구/단어 수준의 의미 유사성을 기반으로 생성된 패러프레이즈를 평가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 시맨틱 프레임(semantic frame)을 이용한 패러프레이즈 문장 평가 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 문장의 콘텍스트를 표현하는 프레임과 이러한 프레임이 발생시키는 통사적, 의미적 구조의 유사성을 바탕으로 원 문장과 패러프레이즈 문장의 '의미 유사성', '어휘 형태 비 유사성'을 평가하는 방식이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.244-252
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1995
본 연구는 한자를 이용하여 시각 정보 (Visual Information)와 음성 정보(Phonological Information)가 단어 재인과 단어 명명 과정에 어떻게 영향을 주는 지를 조사하기 위하여 실시되었다. 기존의 영어를 이용한 연구에서는 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 없었기에 두 요소가 단어 재인에 어떤 영향을 주는 지를 살피는데 어려움이 있었다. 그러나 한자단어를 이용하면 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 있기 때문에 영어 단어를 사용하는 것보다 유리하다. 본 실험에서는 한자 단어를 이용하여 점화 단어 (Prime Word)와 목표 단어(Target Word)간의 시간간격(SOA)을 100 ms, 200 ms, 750 ms, 그리고 2000 ms로 변화시키면서 시간이 흐름에 따라 시각적 유사성과 음성적 유사성에 의한 점화 효과(Priming Effect)가 어떻게 변화하는 지를 조사하였다. 이 실험 결과에 의하면, 100 ms 조건에서는 시각적 유사성에 의한 점화 효과만 있었다. 그러나, 200 ms, 750 ms, 2000 ms 조건들에서는 시각적 유사성뿐만 아니라 음성적 유사성에 의해서도 점화효과가 있었다. 이와 같은 실험 결과는 최초의 한자 단어의 어휘 접근 (Lexical Access)이 시각 정보에 의해 결정됨을 보여주고 있다.
The aim of this research is the development and evaluation of a technical vocabulary list for early childhood education. The list was compiled from a corpus of 500,000 running words of written academic texts from 7 books about early childhood education. The distribution of GSL[1] and AWL[2] was 81.86% and 9.78% respectively, which meant that academic texts related to early childhood education is very similar with ones on other disciplines. The technical vocabulary list for early childhood education (TV4ECE), extracted in terms of frequency and range, contains 224 types. This word list can be used to teach early childhood education in English, especially for the preparation of reading the English texts in the field of early childhood education.
This study purposed to investigate harmonic compositions and progressions that are appropriate for emotion vocabulary. In study 1, eight(8) professional music therapists were asked to provide harmonic compositions and progressions reflecting the tonal characteristics of emotion vocabulary and the rationales. Various attributes of harmonic compositions and progressions were examined and the content analysis were administered. In study 2, the obtained data on study 1 were evaluated by 124 music therapy and music majors for the validity. In the first study, analyzed results showed that 'happy' vocabulary utilized major, tonic, consecutive chord changes, 'angry' vocabulary utilized minor, augmented, $9^{th}$, $11^{th}$, unsolved $7^{th}$ chord progression, 'sad' vocabulary utilized minor, diminish, chromatic chord progressions. In the second study, there was statistically significant difference with 'happy' vocabulary. These results can provide basic evidences for musical ideas of harmonic compositions and progressions to better communicate emotional aspects of lyrical messages when composing melody in a song.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2006.06a
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pp.61-65
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2006
본 연구는 한국어 어휘중의성 해결과정에 관련된 대뇌활동을 살펴보기 위하여 MEG(magnetoencephalography)를 이용한 실험을 실시하였다. 일차적으로 기존의 중의성 관련 fMRI 실험 결과들이 MEG를 이용한 신호원 국소화 결과와 유사한 패턴을 보이는지 확인하였고, 본 실험의 주요 목적인 중의성 관련 처리과정에 기저하는 하위 처리과정이 어떠한 기능적 처리 요소들로 분해될 수 있는 지에 대해서도 시간 해상도가 높은 MEG의 특성을 이용하여 관찰하였다. 분석 결과, 한국어 중의어 해소과정의 하위처리 과정은 어휘의미 접속이라는 기본적인 과정 비에, 이들의 의미분지를 유발하는 단서의 유무가 그 활성화 영역의 시간적인 패턴과 중의성 해결을 위한 지속시간에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.487-489
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2002
기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.118-125
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2004
인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.
In this paper, we introduce an automatic system of scoring English essays. The system is comprised of three main components: a spelling checker, a grammar checker and a lexical cohesion checker. We have used such resources as WordNet, Link Grammar/parser and Roget's thesaurus for these components. The usefulness of an automatic scoring system depends on its reliability. To measure reliability, we compared the results of automatic scoring with those of manual scoring, on the basis of the Kappa statistics and the Multi-facet Rasch Model. The statistical data obtained from the comparison showed that the scoring system is as reliable as professional human graders. This system deals with textual units rather than sentential units and checks not only formal properties of a text but also its contents.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.114-122
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1996
그림자극의 명명에 있어서 이름의 의미유사성, 음운유사성, 그리고 처리부담(말속도, 기억 부담)이 말 실수 오류수와 명명 시간에 주는 영향을 알기 위해 2개의 실험이 실시되었다. 의미(유사/상이), 음운(유사/상이) 변인에 추가하여 실험 1에서는 말속도(330ms, 385ms, 770ms)의 변인이, 실험 2에서는 인지적 부담(높음/낮음)의 변인이 조작되었다. 두 실험의 결과, 의미유사성과 음운유사성, 그리고 인지적 처리 부담이 말 실수의 양과 그림자극 명명 시간이 증가시킴이 드러났다. '의미유사' 조건 및 '음운유사 조건'과 '의미-음운 모두 유사' 조건간의 말실수의 양의 차이는 말 산출 과정에서의 어휘 인출 과정에 대한 '독립적 2단계 모형'과 '활성화 상호작용 모형' 중 전자에 의해 더 잘 설명될 수 있음이 논의되었다.
In vocabulary recognition systems based on HMM(Hidden Markov Model)s, training process unseen model bring on show a low recognition rate. If recognition vocabulary modify and make an addition then recreated modeling of executed database collected and training sequence on account of bring on additional expenses and take more time. This study suggest efficient context dependent process modeling method using decision tree-based state tying. On study suggest method is reduce recreated of model and it's offered that robustness and accuracy of context dependent acoustic modeling. Also reduce amount of model and offered training process unseen model as concerns context dependent a likely phoneme model has been used unseen model solve the matter. System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.01%, vocabulary independence recognition rate of 97.38%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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