International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.2
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pp.86-96
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2021
This cross-sectional survey research carried out with the inquisitive agenda on satisfaction of the translation outcomes as performed by human translation and (machine translation) post-editing. The survey group consisted of 166 Korean translators primarily working with the English, Chinese, and Japanese languages. They were asked to rate the satisfactory level with accuracy, fluency, idiomatic expression, and terminology in the Richter's scale of four. The result reveals that human translation is more satisfactory than post-editing with respect to accuracy, but it is uneasy to assert that accuracy is unsatisfactory in post-editing. On the other hand, the Korean translators are less satisfied with fluency, idiomatic expression, and terminology than accuracy. It can be assumed that although human translation is more satisfactory than post-editing, the accuracy of post-editing seems to be more acknowledged than fluency, idiomatic expression, and terminology, which lead the translators to take the accuracy of raw machine-translation products and to go on to improve the fluency, idiomatic expression, and terminology. Nevertheless, Korean translators believe Korean idiomatic expressions cannot be satisfactorily produced in post-editing, while fluency and terminology can be improved in post-editing.
Artificial intelligence-based natural language processing technology is playing an important role in helping users write English-language documents. For academic documents in particular, the English proofreading services should reflect the academic characteristics using formal style and technical terms. But the services usually does not because they are based on general English sentences. In addition, since existing studies are mainly for improving the grammatical completeness, there is a limit of fluency improvement. This study proposes an automatic academic English editing methodology to deliver the clear meaning of sentences based on the use of technical terms. The proposed methodology consists of two phases: misspell correction and fluency improvement. In the first phase, appropriate corrective words are provided according to the input typo and contexts. In the second phase, the fluency of the sentence is improved based on the automatic post-editing model of the bidirectional recurrent neural network that can learn from the pair of the original sentence and the edited sentence. Experiments were performed with actual English editing data, and the superiority of the proposed methodology was verified.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.165-171
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2018
As the artificial intelligence (AI) plays a crucial role in machine translation (MT) which has loomed large as a new translation paradigm, concerns have also arisen if MT can produce a quality product as human translation (HT) can. In fact, several MT experimental studies report cases in which the MT product called post-editing (PE) as equally as HT or often superior ([1],[2],[6]). As motivated from those studies on translation quality between HT and PE, this study set up an experimental situation in which Korean literature was translated into English, comparatively, by 3 translators and 3 post-editors. Afterwards, a group of 3 other Koreans checked for accuracy of HT and PE; a group of 3 English native speakers scored for fluency of HT and PE. The findings are (1) HT took the translation time, at least, twice longer than PE. (2) Both HT and PE produced similar error types, and Mistranslation and Omission were the major errors for accuracy and Grammar for fluency. (3) HT turned to be inferior to PE for both accuracy and fluency.
Kim, Nam-Gyu;Kim, Dong-Eon;Kim, Seong-Woo;Kwon, Soon-Kak
Journal of Korea Multimedia Society
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v.18
no.8
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pp.943-949
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2015
A reader usually spends a lot of time browsing and searching word meaning in a dictionary, internet or smart applications in order to find the unknown words. In this paper, we propose a method to compensate this drawback. The proposed method introduces a vocabulary upon recognizing a word or group of words that was captured by a smart phone camera. Through this proposed method, organizing and editing words that were captured by smart phone, searching the dictionary data using bisection method, listening pronunciation with the use of speech synthesizer, building and editing of vocabulary stored in database are given as the features. A smart phone application for organizing English words was established. The proposed method significantly reduces the organizing time for unknown English words and increases the English learning efficiency.
Sung Il Hwang;Joon Seo Lim;Ro Woon Lee;Yusuke Matsui;Toshihiro Iguchi;Takao Hiraki;Hyungwoo Ahn
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.10
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pp.952-959
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2023
Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.
This paper describes the design and implementation of system for editing SGML document instance using document structure information of SGML DTD. For make use of structure window for logical structure expression of document to SGML document editing without editing mistake of user and easy update the using support to editing process of elements, attributes, entities tools and product document, and valid using SGML parser. Also, in order to support Korean and English text using KS 5601. In this paper, the proposed SGML document editing system is used common controls support of window 95 for window user interface
This study is to explore one of efficient procedures in producing English textbooks for secondary school students. According to a series of changes in the National Curriculum, new textbooks have been selected and used in English classes. Textbooks are one of the fundamental factors in teaching and learning languages together with learners and teachers. So this study emphasizes the significance of textbooks and presents the practical model of producing English textbooks including activity books, from major aspects such as planning, writing, editing, selecting, etc. The current government has made continuing efforts to improve English education development by administrating innovative policies [strategies]. However, there still remain lots of difficulties in this gigantic task, which is not an exception in the matter of textbooks. Therefore, to provide students with better textbooks, the government should not only invest great funds but also renovate the present polluted system of selecting textbooks.
Integrity of authorship and peer review practices are important considerations for ethical publishing. Criteria for authorship, as delineated in the guidelines by the International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE), have undergone evolution over the decades, and now require fulfillment of four criteria, including the need to be able to take responsibility for all aspects of the manuscript in question. Although such updated authorship criteria were published nearly five years ago, still, many major medical and specialist journals have yet to revise their author instructions to conform to this. Inappropriate authorship practices may include gift, guest or ghost authorship. Existing literature suggests that such practices are still widely prevalent, especially in non-English speaking countries. Another emerging problem is that of peer review fraud, mostly by authors, but also rarely by handling editors. There is literature to suggest that a proportion of such fake peer review may be driven by the support of some unscrupulous external editing agencies. Such inappropriate practices with authorship malpractices or disagreement, or peer review fraud, have resulted in more than 600 retractions each, as identified on the retractions database of Retractionwatch.com. There is a need to generate greater awareness, especially in authors from non-English speaking regions of the world, about inappropriate authorship and unethical practices in peer review. Also, support of any external editing agency should be clearly disclosed by authors at the time of submission of a manuscript.
The aim of this study was to explore the use of Google Classroom as a learning management system for College English. The study targeted 34 university students. They took part in various activities, such as writing reactions to video lectures, peer-editing essays, and recording video presentations, et cetera. For the study, a t-test was conducted to evaluate the English development of the students. The two essays that each student wrote were used as the data sources. The result (t=-5.854, p=.000) indicated an improvement in their English writing proficiency. In addition, a survey was conducted to gather students' feedback regarding their perceptions towards the course. The study covered five aspects of their experience: Google Classroom, language development, Quizlet, classroom experience, and essay-writing experience. From the results, students indicated a positive response to the program. The use of Google Classroom in an online learning setting accomplishes two things; it helped the students in the development of their English proficiency, and provided activities that students find interesting, which in turn stimulates their self-learning spirit.
Automatic post editing is a research field that aims to automatically correct errors in machine translation results. This research is mainly being focus on high resource language pairs, such as English-German. Recent APE studies are mainly adopting transfer learning based research, where pre-training language models, or translation models generated through self-supervised learning methodologies are utilized. While translation based APE model shows superior performance in recent researches, as such researches are conducted on the high resource languages, the same perspective cannot be directly applied to the low resource languages. In this work, we apply two transfer learning strategies to Korean-English APE studies and show that transfer learning with translation model can significantly improves APE performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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