본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해 분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제 서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.
This study compares various speech rates of Korean learners with those of native Korean. Speech data were collected from 34 native Koreans and 33 Korean learners (19 Chinese and 14 Japanese). Each participant recorded a 9 syllabled Korean sentence at three different speech rate types. A total of 603 speech samples were analyzed by speech rate types (normal, slow, and fast), native languages (Korean, Chinese, Japanese), and learners' proficiency levels (beginner, intermediate, and advanced). We found that learners' L1 background plays a role in categorizing different speech rates in the L2 (Korean), and also that the leaners' proficiency correlates with the increase of speaking rate regardless of speech rate categories. More importantly, faster speech rate values found in the advanced level of learners do not necessarily match to the native speakers' speech rate categories. This means that learning speech rate categories can be more complex than we think of proficiency or fluency. That is, speech rate categories may not be acquired automatically during the course of second language learning, and implicit or explicit exposures to various rate types are necessary for second language learners to acquire a high level of communicative skills including speech rate variation. This paper discusses several pedagogical implications in terms of teaching pronunciation to second language learners.
Kim, Juyoung;Yun, Dai Yeol;Kwon, Oh Seok;Moon, Seok-Jae;Hwang, Chi-gon
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.79-85
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2021
Speech recognition technology refers to a technology in which a computer interprets the speech language spoken by a person and converts the contents into text data. This technology has recently been combined with artificial intelligence and has been used in various fields such as smartphones, set-top boxes, and smart TVs. Examples include Google Assistant, Google Home, Samsung's Bixby, Apple's Siri and SK's NUGU. Google and Daum Kakao offer free open APIs for speech recognition technologies. This paper selects three APIs that are free to use by ordinary users, and compares each recognition rate according to the three types. First, the recognition rate of "numbers" and secondly, the recognition rate of "Ga Na Da Hangul" are conducted, and finally, the experiment is conducted with the complete sentence that the author uses the most. All experiments use real voice as input through a computer microphone. Through the three experiments and results, we hope that the general public will be able to identify differences in recognition rates according to the applications currently available, helping to select APIs suitable for specific application purposes.
Diao, Lei;Tang, Zhan;Guo, Xuchao;Bai, Zhao;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3211-3229
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2022
To solve the problems existing in the process of Weibo disaster rumor recognition, such as lack of corpus, poor text standardization, difficult to learn semantic information, and simple semantic features of disaster rumor text, this paper takes Sina Weibo as the data source, constructs a dataset for Weibo disaster rumor recognition, and proposes a deep learning model BERT_AT_Stacked LSTM for Weibo disaster rumor recognition. First, add adversarial disturbance to the embedding vector of each word to generate adversarial samples to enhance the features of rumor text, and carry out adversarial training to solve the problem that the text features of disaster rumors are relatively single. Second, the BERT part obtains the word-level semantic information of each Weibo text and generates a hidden vector containing sentence-level feature information. Finally, the hidden complex semantic information of poorly-regulated Weibo texts is learned using a Stacked Long Short-Term Memory (Stacked LSTM) structure. The experimental results show that, compared with other comparative models, the model in this paper has more advantages in recognizing disaster rumors on Weibo, with an F1_Socre of 97.48%, and has been tested on an open general domain dataset, with an F1_Score of 94.59%, indicating that the model has better generalization.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
본 논문에서는 이동통신망에서 신호 가산방식을 이용한 삼자회의에서의 음성 부호화기 성능을 평가하였다. 두 사람의 섞인 목소리가 다른 회의 참가자에게 전달되는 신호 가산방식은 가장 자연스러운 삼자회의 방식이지만, 아직까지 두 사람의 섞인 목소리를 부호화할 수 있는 유용한 방법은 없다. 본 논문에서는 삼자회의에 신호 가산방식을 적용하기 위해 QCELP, VSELP, RPE-LTP 보코도를 구현하여 평가를 수행하였다. 또한 두 화자의 목소리가 섞인 음성신호에 대한 부호화기의 성능평가를 위해 기존의 음질 평가법을 그대로 사용할 수 없으므로, 본 논문에서는 두 가지 주관적 평가법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장 식별법(SD)과 수정된 DMOS(MDOMS) 방법이다. 실험결과에 의하면 VSELP 보코더의 출력음질이 다른 두 보코더에 비해 좋게 나타났다.
Jo Taek-seung(曺澤承, 1841-1907), who devoted himself to medical science mostly living in Haenam, and his son Jo Byeong-hu(曺秉侯, 1869-?) are significant in the history of Korean oriental medicine. The medical science of Jo Taek-seung appointed as Jusa(主事) of Hyeminwon(惠民院) in 1902 was handed down to his only son Jo Byeong-hu, who succeeded to his father's medicine and polished up the medicine, and recorded the results "Sanghangyeongheombangyochwal(傷寒經驗方要撮)" in 1933. Jo Taek-seung's portrait has been handed down to Jo Taek-seung's descendents' house in Munane-ri, Haeman. Not only does Jo Taek-seung's portraits well present the features of portrait mode of Joseon Dynasty period in the 19th century in their front view, exposure of two hands, expressive mode, background articles, etc, but also praises, poems, etc. giving information on manufacture intent, etc. to give prominence to the authors recorded by Jo Taek-seung, time of manufacture and position of medical official appears in one screen. In this paper, through disaster-removing poetic sentence showed in Jo Taek-seun'sg portraits, it was found that the author of the portrait is Choi Byeong-uk who worked mostly staying in Seoul and the present portrait was the one re-painted in 1907 by revising the portrait painted in 1894 when Jo Taek-seung was 54 years old, after Jo Taek-seung died. With regard to revised portion, presuming through records on the picture and comparative analysis of mode with portraits of doctors in the 20th century, it seems that the clothing of Confucian scholars in the first version was revised into the clothing of medical officials showing the position of Jo Taek-seung who took office as Jusa of Hyeminwon at the time of re-painting the portrait. Jo Taek-seung's portrait not only becomes important materials in the oriental medicine and historical world in the aspect of manufacture process, mode, etc. of Korean portraits including an aspect of medical official's portraits, but has significant meaning from the aspect of fine art history or clothing history.
본 논문은 통계 기반 한국어 화행분류를 위하여 필요한 각 자질이 분류 성능에 미치는 영향과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 지지벡터기계 학습 방법을 이용하여 구현한 화행 분류시스템을 통해 실험한 결과, n-gram 자질 중 품사 바이그램은 유용하지 않으며 형태소-품사 쌍과 다른 자질들을 결합했을 때 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한, 자질 선택 기법을 사용한 자질 비율에 따른 실험을 통해서 매우 적은 자질만으로도 화행 분류에 있어 어느 정도 안정된 성능을 낼 수 있었다. 아울러, 실험 결과의 분석을 통해 한국어에서 마지막 어절이 문장 전체의 화행분류에 중요한 역할을 하며, 한국어의 특징인 자유 어순이나 주어의 빈번한 생략 등이 화행 분류 실험의 성능에 영향을 미친다는 사실도 알 수 있었다.
본 연구는 현행 초등 수학 교과서 내 주요 용어의 정의 및 단원평가의 문장제에 사용된 표현을 구문론적 관점에서 문장 복잡성(Yngve, 1960)에 따라 비교분석하였다. 분석 결과, 교과서 내 용어의 정의와 문장제에 사용된 표현에서 저학년 교과서의 문장 복잡성이 낮게 구성되었고, 각 용어의 개별 특성에 따라 문장 구조 및 형태가 서로 다르게 나타나며, 전반적으로 간결하며 문장 복잡성이 낮게 해당 용어의 정의 및 문장제가 서술되었고 용어 정의의 문장이 문장제의 문장보다 복잡하게 구성되었음을 알 수 있었다. 초등학생이 복잡한 문장으로 인하여 수학적 개념 학습의 어려움을 겪지 않도록 교과서 내 문장을 명확하게 서술하고, 적절한 시각적 자료를 함께 제시하며, 개별 학습자의 문해 수준에 알맞은 설명을 보다 섬세하게 고려하여 제공하는 등의 노력이 필요하다.
Objectives: The purpose of the study was to develop a textbook of the integrated education of Korean food culture and language for married female immigrants. Methods: An analysis was conducted with the textbooks and researches for married female immigrants, and dietary life related contents were extracted. The contents were organized by activity oriented approach which is acquired the culture. The evaluation was conducted through depth interview with 6 married female immigrants through an analysis of the qualitative materials. Results: The text book comprised of 30 Korean food recipes with the target expressions and vocabularies. It also included Korean basic table setting, Korean table manner, main dishes and side dishes, basic cutting, seasoning and garnish, measure of the ingredients, symbolic food, regional food culture, choice of food ingredients, shopping, bargaining, taste expression, color expression, all sorts of spices, Korean traditional festival food, and seasonal customs and food. For intensifying communication, activity which is close to real life was added. Through cooking, married female immigrants expose words and sentence patterns and that allows to evaluate their level of understanding. We observed that the developed textbook is suited for married female immigrants' needs and cognitive level. The text book included a comparative study between Korean culture and their country's culture, which could provide the motive for accepting each other's cultures. The study showed how to develop a textbook that integrates Korean language education and Korean food culture and how to apply the textbook in real life. Conclusions: The correct understanding about Korean food culture could lead to improvements communication ability. Useful information which relates to Korean food, recipes, and food culture could increase daily life satisfaction. Conducting both cultural education and language education could increase the participation of married female immigrants in learning activities. Therefore this study could help these females to adapt Korean society and manage family dietary life effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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