The purpose of the study is to develop an integrated knowledge structuring system for the domain of engineering, in which ontology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge integration, and knowledge retrieval are combined using XML-based tag information and ontology management. The system supports combining different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition and knowledge retrieval from documents through an ontology-based dynamic similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Through experimentations we conducted using 100,000 words economic documents reported in the "Go! Japan" project for analyzing Japanese industrial situation, and 100,000 words molecular biology Papers, we show the system is Practical enough for accelerating knowledge acquisition and knowledge discovery from the information sea.
Since metaphor was proposed to be a matter of thought instead of language over two decades ago, the research in this area has made most of its progress by the cognitivists. For the cognitivists represented by Lakoff, metaphor is not a mere poetic or rhetoric device, but is central to our everyday language. Furthermore, according to them, we categorize the world and break it into concepts mainly through metaphors, and truth conditions simply cannot account for metaphor. However, this cognitivists' view has been severely counterattacked by the truth-conditional semanticists. Their main criticism is that the cognitivists do not provide a way to go from our internal representations to the outside world. It is also criticized that the cognitive theory of metaphor as cross-conceptual domain mappings is too broad and general, and that they do not explain why a particular metaphorical expression should be subsumed under one mapping rather than another mapping, i.e., their schemes and structural relations are not predictive. In this context, the purpose of this paper is to propose a model for metaphor interpretation that combines the virtues of the two opposite views of metaphor. Truth-conditional semantics cannot ignore cognitive aspects of language, so-called states of affairs or mental representations, while cognitive theories cannot neglect vigorous representation of meaning with objective reality. This paper will try to present a preliminary outline of this combining model.
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.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.202-209
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2007
Compound verbs in Korean show properties of both syntactic phrases and lexical items. Earlier studies of compound verbs have either assumed two homonymous types, i.e. one as a syntactic phrase and the other as a lexical item, or posited some sort of transformation from a syntactic phrase into a lexical item. In this paper, I show empirical and conceptual problems for earlier studies, and present an alternative account in terms of Talmy's (2000) theory of lexicalization. Unlike Talmy who proposed [Path] conflation into [MOVE] for Korean, I suggest several types of [Co-Event] conflation; e.g. [$_{Co-Event}$ Manner] conflation as in kwul-e-kata 'to go by rolling', [$_{Co-Event}$ Concomitance] conflation as in ttal-a-kata 'to follow', [$_{Co-Event}$ Concurrent Result] conflation as in cap-a-kata 'to catch somebody and go', etc. The present proposal not only places Korean compound verbs in a broader picture of cross-linguistic generalizations, but, when viewed from Jackendoff's (1997) productive vs. semi-productive morphology, provides a natural account for classifying the compounds that allow -se intervention from those that do not.
Background: The globalization of the healthcare industry and the increasing demand for skilled professionals in the global healthcare industry have opened up opportunities for specialized biotech healthcare professionals to seek overseas employment and career advancement. Objects: This study aimed to develop educational content essential for the overseas employment of digital bio-health professionals. Methods: A survey was conducted among 196 participants. Google Forms (Google) were utilized to create and administer the survey, employing purposive sampling, a non-probability sampling method. Data analysis was performed using IBM SPSS 25.0 (IBM Co.), including Cronbach's α and independent sample t-tests to assess significant differences. Results: About half of college students are interested in overseas employment and international careers, while the other half had not. The most common reason for wanting to work or go overseas was "foreign experience will be useful for future activities in Korea." Students who had experience taking courses from the Bio-health Convergence Open Sharing University preferred overseas programs more than those who did not have that experience. In terms of the degree of desire for overseas education courses provided by universities, contents related to human health were the highest, followed by bio-health big data. Conclusion: Many students wanted to work and go overseas if there is sufficient support from the university. The findings in this study suggest that universities are necessary to play an important role in supporting students' aspirations to work or go overseas by providing language education, education and training programs, information on overseas jobs, and mentoring programs.
The purpose of this study is to summarize PWIM (Picture Words Inductive Model) which is one of learner-centered vocabulary teaching-learning models, and suggest ways to implement them in Korean language education. The pictures that are used in the Korean language education field help visualize the specific shape, color, and texture of the vocabulary that is the learning target; thus, helping beginner learners to recognize the meaning of the sound. Visual material stimulates the intrinsic schema of the learner and not only becomes a 'bridge' connecting the mother tongue and the Korean language, but also reduces difficulty in learning a foreign language because of the ambiguity between meaning and sound in Korean and all languages. PWIM shows commonality with existing learning methods in that it uses visual materials. However, in the past, the teacher-centered learning method has only imitated the teacher because the teacher showed a piece-wise, out-of-life photograph and taught the word. PWIM is a learner-centered learning method that stimulates learners to find vocabulary on their own by presenting visual information reflecting the context. In this paper, PWIM is more suitable for beginner learners who are learning specific concrete vocabulary such as personal identity (mainly objects), residence and environment, daily life, shopping, health, climate, and traffic. The purpose of this study was to develop a method of using PWIM suitable for Korean language learners and teaching procedures. The researchers rearranged the previous research into three steps: brainstorming and word organization, generalization of semantic and morphological rules of extracted words, and application of words. In the case of PWIM, you can go through all three steps at once. Otherwise, it is possible to divide the three steps of PWIM and teach at different times. It is expected that teachers and learners using the PWIM teaching-learning method, which uses realistic visual materials, will enable making an effective class together.
Facing a mature domestic market and the challenges of the global consumer market, retailers in Taiwan are in pursuit of international development strategies for increasing its market opportunities as one of its key growth strategies. In the global market, the Chinese market becomes Taiwan retailers' main international development milestone due to its similarity of language, culture and historical background with China. Therefore, this research uses case study method based on Eclectic paradigm (Dunning 1981) to explore the various advantages of a Taiwanese children's clothing retailer Les Enphants, which include ownership advantage, internalization advantage, and location advantage. These advantages in turn demonstrate rationales behind Les Enphants' internationalization necessity (Why to Go), selecting China as an expansion target (Where to Go), and management and operation strategies implemented in China (How to Go). Our study highlights a successful entry and expansion model of the Taiwanese children clothing retailer, and may have solid contribution to the practical application of internationalization strategy theory.
The purpose of using CBD in the object-oriented modeling is to improve the software capability by reducing iterative time and space complexity. Despites many achievements of CBD, it is needed to study about design patterns and it's standardization for the increment of CBD design reusability. However, it is rather possible that impetuous constructing meta-pattern languages and pattern repositories make adapting patterns to software development more complicate and difficult. By applying GoF design patterns to the design of the TMDL(Total Maximum Daily Load) environmental software discipline, this study suggests a method which specifies Pattern names at class names for retrieving, exploring the adapted patterns on the stage of software design without meta-pattern language which is a redundant abstraction, nor additional pattern repositories. Thus, this study can contribute on the reducing iterations and repetitions that are frequently occurred in the process of the environmental software developments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.29-35
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2020
In this paper, we propose a new structured entity recognition DeNERT model. Recently, the field of natural language processing has been actively researched using pre-trained language representation models with a large amount of corpus. In particular, the named entity recognition, which is one of the fields of natural language processing, uses a supervised learning method, which requires a large amount of training dataset and computation. Reinforcement learning is a method that learns through trial and error experience without initial data and is closer to the process of human learning than other machine learning methodologies and is not much applied to the field of natural language processing yet. It is often used in simulation environments such as Atari games and AlphaGo. BERT is a general-purpose language model developed by Google that is pre-trained on large corpus and computational quantities. Recently, it is a language model that shows high performance in the field of natural language processing research and shows high accuracy in many downstream tasks of natural language processing. In this paper, we propose a new named entity recognition DeNERT model using two deep learning models, DQN and BERT. The proposed model is trained by creating a learning environment of reinforcement learning model based on language expression which is the advantage of the general language model. The DeNERT model trained in this way is a faster inference time and higher performance model with a small amount of training dataset. Also, we validate the performance of our model's named entity recognition performance through experiments.
Describing a physical system in idealized terms involves making literally false claims about the system. Given this, it is puzzling that justified beliefs about physical systems can be formed by starting with idealized descriptions and then performing mathematical calculations. I argue that this puzzling aspect of idealizations cannot be easily removed by introducing talk of approximations. I go on to develop an account of how this curious feature of idealizations is to be understood. My account requires us to reassess what precisely we take the laws of physics to be saying, and also has consequences concerning the kind of evidence we can have for thinking that mathematics is the 'language of nature'. Finally, some critical comparisons are made with the so-called model-based account of scientific laws developed by Cartwright and Giere.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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