In this paper, we propose a new language model, namely, a dependency structure language model, for information retrieval to compensate for the weaknesses of unigram and bigram language models. The dependency structure language model is based on the first-order dependency model and the dependency parse tree generated by a linguistic parser. So, long-distance dependencies can be naturally captured by the dependency structure language model. We carried out extensive experiments to verify the proposed model, where the dependency structure model gives a better performance than recently proposed language models and the Okapi BM25 method, and the dependency structure is more effective than unigram and bigram in language modeling for information retrieval.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.1
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pp.141-147
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2006
BOK-X12-ARIMA has been developed by the Bank of Korea in order to accomodate special features such as lunar effect, labor day and election effect which are intrinsic in Korean seasonal time series. Irregular component resulting from BOK-X12-ARIMA is usually treated as white noise time series. If this shows dependency structure, it may be advisable to incorporate dependency in irregular component into prediction. This article illustrates how to refine point forecast using dependency structure in irregular component.
This paper introduces a prosodic phrasing method in Korean to improve the naturalness of speech synthesis, especially in text-to-speech conversion. In prosodic phrasing, it is necessary to understand the structure of a sentence through a language processing procedure, such as part-of-speech (POS) tagging and parsing, since syntactic structure correlates better with the prosodic structure of speech than with other factors. In this paper, the prosodic phrasing procedure is treated from two perspectives: dependency parsing and prosodic phrasing using dependency relations. This is appropriate for Ural-Altaic, since a prosodic boundary in speech usually concurs with a governor of dependency relation. From experimental results, using the proposed method achieved 12% improvement in prosody boundary prediction accuracy with a speech corpus consisting 300 sentences uttered by 3 speakers.
Since the most program execution time is consumed in a loop structure, extracting parallelism from loop programs is critical for the taster program execution. In this paper, we proposed data dependency removal method for a single loop. The data dependency removal method can be applied to uniform and non-uniform data dependency distance in the single loop. Procedure calls parallelisms with only a single loop structure or procedure call most of other methods are concerned with the uniform code within the uniform data dependency distance. We also propose an algorithm, which can be applied to uniform, non-uniform, and complex data dependency distance among the multiple procedures. We compared our method with conventional methods using CRAY-T3E for the performance evaluation. The results show that the proposed algorithm is effective.
This study empirically examined the influence of ownership structure(public/private) and revenue structure (high dependency on advertisement/low dependency on advertisement) of broadcasting companies upon journalists' perceptions regarding the degree of freedom in news reporting, the factors that limit freedom of press, satisfaction with the work autunomy and satisfaction with company's policies of news reporting and editing in light of resource dependency theory. The result showed that both the ownership structure and revenue structure of broadcasting companies influenced the journalists' perception regarding the degree of freedom in news gathering and reporting. It was also confirmed that only the revenue structure affected the level of satisfaction with work autonomy while the degree of satisfaction with the company's policies on editing and programing was influenced by the ownership structure. The perception of the factors that limit the freedom of press was found to be influenced only by the ownership structure, as did the satisfaction with policies on editing and programing. These results are very significant as they show that the level of dependence on advertising revenue affects journalists' news reporting, and that journalists of public broadcasting companies are influenced by the dependence on government or other political powers as well as on advertising revenue.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.375-384
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2007
This paper describes a method for automatic acquisition of wide-coverage treebank-based deep linguistic resources for Japanese, as part of a project on treebank-based induction of multilingual resources in the framework of Lexical-Functional Grammar (LFG). We automatically annotate LFG f-structure functional equations (i.e. labelled dependencies) to the Kyoto Text Corpus version 4.0 (KTC4) (Kurohashi and Nagao 1997) and the output of of Kurohashi-Nagao Parser (KNP) (Kurohashi and Nagao 1998), a dependency parser for Japanese. The original KTC4 and KNP provide unlabelled dependencies. Our method also includes zero pronoun identification. The performance of the f-structure annotation algorithm with zero-pronoun identification for KTC4 is evaluated against a manually-corrected Gold Standard of 500 sentences randomly chosen from KTC4 and results in a pred-only dependency f-score of 94.72%. The parsing experiments on KNP output yield a pred-only dependency f-score of 82.08%.
Kim, Han-Kyong;Na, Hwi-Dong;Lee, Jin-Ji;Lee, Jong-Hyeok
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.15
no.12
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pp.993-997
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2009
Clustering is well known method and that can be used in statistical machine translation. In this paper we propose a corpus clustering method using syntactic structure and POS information of dependency grammar. And using this cluster language model as additional feature to phrased-based statistical machine translation system to improve translation Quality.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.550-555
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2011
Utilizing construction knowledge and experiences in design phase can reduce change orders and improve productivity in construction phase. To do so, information must be made available to the design team in time. Current approaches for effective utilization of constructability knowledge, however, only focus on the formalization of constructability knowledge such as a checklist, which lacks the consideration of the appropriate use at the proper point in time. The inadequate use of constructability knowledge can result in unnecessary reworks. To deal with this problem, the design team needs to know what constructability knowledge is required for specific design activities in the design process. This paper presents a constructability implementation model using the dependency structure matrix (DSM) that focuses on information flows between design activities and constructability knowledge. For this objective, design activities in the design process are modeled in a matrix form based on their dependency. Then, constructability knowledge, which needs to be considered in the design stage, is mapped into activities and incorporated into the matrix, creating Constructability-DSM (C-DSM). Next, the partitioning algorithm is applied to C-DSM for optimal information flow. The Partitioned C-DSM is then analyzed based on the relationship between activities. Finally, the optimal utilization of construction knowledge in the design process is determined by identifying what constructability knowledge is required for each design activity, and how and when it is reflected to design for constructability. Thus, this research can help provide robust control actions to reduce unnecessary iterative cycles in design process for efficient constructability implementation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.7
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pp.291-298
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2022
In this paper, we present a method for dependency parsing with chunking in Korean. Dependency parsing is a task of determining a governor of every word in a sentence. In general, we used to determine the syntactic governor in Korean and should transform the syntactic structure into semantic structure for further processing like semantic analysis in natural language processing. There is a notorious problem to determine whether syntactic or semantic governor. For example, the syntactic governor of the word "먹고 (eat)" in the sentence "밥을 먹고 싶다 (would like to eat)" is "싶다 (would like to)", which is an auxiliary verb and therefore can not be a semantic governor. In order to mitigate this somewhat, we propose a Korean dependency parsing after chunking, which is a process of segmenting a sentence into constituents. A constituent is a word or a group of words that function as a single unit within a dependency structure and is called a chunk in this paper. Compared to traditional dependency parsing, there are some advantage of the proposed method: (1) The number of input units in parsing can be reduced and then the parsing speed could be faster. (2) The effectiveness of parsing can be improved by considering the relation between two head words in chunks. Through experiments for Sejong dependency corpus, we have shown that the USA and LAS of the proposed method are 86.48% and 84.56%, respectively and the number of input units is reduced by about 22%p.
In this article are proposed a theory of the French syllable and a rule of French liaison within the dependency phonology framework. The treatment offered assumes that the notion of 'floating' or 'extrametrical' segment allows for a better description than competing alternatives based on truncation or insertion. This rule was based on the consequences of positing floating segments for the structure of lexical entries and underlying phonological representations. I have described the phenomenon of French liaison and shown that insights normally associated with metrical and 'autosegmental' accounts could naturally be integrated within the syllable structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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