• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.107-116
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• 2020

본 연구는 남북한 영어교과서에 나타난 어휘를 비교하여 영어어휘의 양적 질적인 차이를 알아보고 궁극적으로 남북한 통일 영어교과서에 담을 영어어휘 목록을 만드는데 필요한 기초적인 작업을 진행하는데 있다. 이를 위해 2000년대에 출간된 남북한 영어교과서로 코퍼스를 구축하여 어휘목록을 추출하고 이들 남북한 영어교과서 코퍼스를 비교하였다. 어휘목록의 추출은 남한 영어교과서의 경우는 7차교육과정 이후 출간된 교과서에서 추출하고 북한 영어교과서의 경우는 김정일정권시대인 2000년대 이후 영어교과서로 코퍼스를 구축하고 그 코퍼스에서 어휘목록을 만들어서 비교하였다. 이를 위해서 AntConc 3.5.7을 사용하여 어휘목록을 추출하고 콘코던스를 통해서 어휘목록에 나온 어휘의 사용맥락을 살펴보면서 점검하였다. 이를 통해서 남북한 영어 어휘의 양적 질적 비교를 통해서 그 차이점들을 도출하였다. 양적으로 남북한이 영어교과서를 통해서 학습해야 할 어휘는 양적으로 비슷하게 3000 단어 내외였으나 북한 영어교과서의 경우 전문학술 어휘가 좀 더 많이 나타났다. 자본주의 시장경제를 따르는 남한과 사회주의 계획경제를 따르는 북한 영어교과서에는 이와 관련된 어휘의 사용과 의미적 차이가 발견되었다. 아울러, 종교와 문법 용어의 사용에 있어서 차이가 나타났다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제68권
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• pp.115-126
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• 2008

In this paper, we propose a vocabulary coverage improvement method for embedded continuous speech recognition (CSR) using knowledgebase. A vocabulary in CSR is normally derived from a word frequency list. Therefore, the vocabulary coverage is dependent on a corpus. In the previous research, we presented an improved way of vocabulary generation using part-of-speech (POS) tagged corpus. We analyzed all words paired with 101 among 152 POS tags and decided on a set of words which have to be included in vocabularies of any size. However, for the other 51 POS tags (e.g. nouns, verbs), the vocabulary inclusion of words paired with such POS tags are still based on word frequency counted on a corpus. In this paper, we propose a corpus independent word inclusion method for noun-, verb-, and named entity(NE)-related POS tags using knowledgebase. For noun-related POS tags, we generate synonym groups and analyze their relative importance using Google search. Then, we categorize verbs by lemma and analyze relative importance of each lemma from a pre-analyzed statistic for verbs. We determine the inclusion order of NEs through Google search. The proposed method shows better coverage for the test short message service (SMS) text corpus.

• 아시아태평양코퍼스연구
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• 제4권2호
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• pp.57-74
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• 2023

Having a firm grasp of technical terms is essential for learners of Japanese for Specific Purposes (JSP). This research aims to analyze Japanese nursing care vocabulary based on objective corpus-based frequency and subjectively rated word familiarity. For this purpose, we constructed a text corpus centered on the National Examination for Certified Care Workers to extract nursing care keywords. The Log-Likelihood Ratio (LLR) was used as the statistical criterion for keyword identification, giving a list of 300 keywords as target words for a further word recognition survey. The survey involved 115 participants of whom 51 were certified care workers (CW group) and 64 were individuals from the general public (GP group). These participants rated the familiarity of the target keywords through crowdsourcing. Given the limited sample size, Bayesian linear mixed models were utilized to determine word familiarity rates. Our study conducted a comparative analysis of word familiarity between the CW group and the GP group, revealing key terms that are crucial for professionals but potentially unfamiliar to the general public. By focusing on these terms, instructors can bridge the knowledge gap more efficiently.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.132-139
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• 2021

본 코퍼스 기반 연구는 통사론 영역에서 자주 등장하는 학술어휘들을 목록화하고 추출된 단어 목록을 Coxhead(2000)의 학술어휘 목록(AWL) 및 West(1953)의 기본어휘 목록(GSL)과 비교하여 통사론 코퍼스 내의 어휘 분포와 범위를 조사하였다. 이를 위해 영어교육 전공자들이 주로 사용하는 필수 통사론 전공 서적을 546,074 단어 수준의 전문 코퍼스로 구축한 다음 AntWordProfiler 1.4.1로 분석하였다. 빈도를 기준으로 분석한 결과 16회 이상 등장한 학술어휘는 288개(50.5%), 15회 이하 등장한 학술어휘는 218개(38.2%)로 나타났다. AWL과 GSL의 출현 범위는 각각 9.19%와 78.92%로 나타났으며 GSL과 AWL을 포함한 비중은 전체 토큰의 88.11%에 달하였다. AWL이 광범위한 학술 요구를 충족시키는데 중추적인 역할을 할 수 있다는 점을 감안할 때, 본 연구는 학문 문식성과 학업 능력을 향상시키기 위한 방안으로 학문 분야별 학술 어휘목록을 편성할 필요가 있음을 강조하였다.