Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.62-66
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2016
문서의 의미 기반 처리를 위해서 문서의 내용을 대표하는 키워드를 추출하는 것은 정확성과 효율성 측면에서 매우 중요한 과정이다. 그러나 단일문서로부터 키워드를 추출해 내는 기존의 연구들은 정확도가 낮거나 한정된 분야에 대해서만 검증을 수행하여 결과를 신뢰하기 어려운 문제가 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확하면서도 다양한 분야의 텍스트에 적용 가능한 키워드 추출 방법을 제시하고자 단어의 동시출현정보와 그래프 모델을 바탕으로 TextRank 알고리즘을 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 동시에 적용하는 키워드 추출 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 활용하여 성능평가를 진행한 결과 기존의 연구들보다 향상된 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.41
no.2
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pp.71-82
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2021
Learning efficiency can be maximized by careful matching of text features to expected reader features (i.e., linguistic and cognitive abilities, and background knowledge). The present study aims to explore whether this systematic principle is reflected in the development of science textbooks. The current study examined science textbook texts on 20 measures provided by Auto-Kohesion, a Korean language analysis tool. In addition to surface-level features (basic counts, word-related measures, syntactic complexity measures) which have been commonly used in previous text analysis studies, the present study included cohesion-related features as well (noun overlap ratios, connectives, pronouns). The main findings demonstrate that the surface measures (e.g., word and sentence length, word frequency) overall increased in complexity with grade levels, whereas the majority of the other measures, particularly cohesion-related measures, did not systematically vary across grade levels. The current results suggest that students of lower grades are expected to experience learning difficulties and lowered motivation due to the challenging texts. Textbooks are also not likely to be suitable for students of higher grades to develop the ability to process difficulty level texts required for higher education. The current study suggests that various text-related features including cohesion-related measures need to be carefully considered in the process of textbook development.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.167-180
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2019
The purpose of this study is to find out the results of synesthesia speech training using similar language for shaping audiobook text. The audiobook text for training uses Tolstoy's work, and uses similar language of tone, tone, pose, speed, intonation, accent, and expression of emotions. The participants who ten visually impaired trainee in H library were selected for qualitative research. Based on the research questions raised in this study, the results are as follows. First, synesthesia training, in which more than two senses of the five senses work simultaneously in voice training for audio book text shaping, produced the result by visualizing the original purpose, meaning, and background of the text. Second, the use of similar language was helpful in the whole process of expressing the meaning of sentence and dialogue for audiobook text shaping. In addition, although there were some differences among the study subjects, they found commonalities that considered tone, pose, and intonation important. Third, the visually impaired have advanced sensory aspects and memory, which resulted in rapid acquisition of metabolism and acceptance of transmission during training. In addition, the teacher's friendly behavior was a very important key mediator in the training process.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.175-178
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2017
본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.43-49
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1999
본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.157-161
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2020
문서 요약(text summarization)은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어 내는 작업으로, 기계 번역 작업에서 주로 사용되는 Sequence-to-Sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성(abstractive) 요약 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 BERT와 MASS 같은 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습(pre-training) 모델을 이용하여 미세조정(fine-tuning)하는 전이 학습(transfer learning) 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘(copying mechanism) 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성(language generation)을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였다.
텍스트 애니메이션 시스템에서는 자연언어 단어로 표현된 개체들을 한정된 수의 애니메이션 모델로 나타낸다. 그러나 자연언어 단어의 수에 비해 기존의 모델DB에 있는 모델의 수가 훨씬 적은 것이 일반적이기 때문에 해당 단어에 대응되는 애니메이션 모델이 존재하지 않는 경우가 있게 된다. 이러한 경우, 해당 단어가 가지는 의미를 최대한 보존할 수 있는 대체 모델을 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 애니메이션에서 캐릭터 또는 사물로 표현되어야 하는 명사에 대해, 온톨로지에서 해당 명사와 상위(hypernym), 하위(hyponym), 부분(member meronymy) 관계에 있는 다른 단어를 탐색하여 적절한 모델을 찾는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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