This paper aims at showing firstly, that the parameterized Universal Grammar is also accessible in second language acquisition based on the data found in the English Agreement acquisition by Korean speakers and secondly, that the theoretical claim that the acquisition of Agreement is related to the Subject Drop phenomenon can be supported by the second language acquisition data. The functional category AGRP which is crucial here can be parameterized according to its features with Korean of - Agr and English of + Agr. Two groups of 40 each were tested and the result shows that the parameter resetting is possible in terms of the Agreement feature. In addition to Agreement test, three more tests for the distribution of Subject Drop, Subject Raising and NPI (Negative Polarity Items) were conducted in order to find the correlation among those grammatical phenomena. The result is that the acquisition of Agreement and the Subject Drop possibility are correlated but that they are not related to the obligatory Subject Raising process. Finally, NPI distribution test which is supposedly related to the Subject Raising turned out to carry little information since the average grades from both groups were very low.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.97-100
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2001
본 논문은 규칙과 통계 정보를 모두 적용하는 혼합형 품사 태깅 시스템에서 통계 정보를 이용하여 품사 태깅을 수행할 때 조사와 어미를 문법 기능에 따라 구분하여 사용하는 품사 태깅 시스템을 기술한파. 품사 태깅은 주로 주변의 품사열을 이용하게 되는데 품사 정보를 추출할 때 조사와 어미의 문법 기능인 조사의 격 정보와 어미의 활용형 정보에 따라 몇 가지로 분류하고 정보를 추출하여 품사 태깅에 적용하면 조사와 어미를 분류하지 않은 품사열 만을 사용한 태깅 방법 보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.
퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.
This study aims to investigate how the four college students interact with one another to discuss and construct meaning in a small reading group. Additionally, this study attempts to examine how the participants played their roles in the group. Data sources consisted of transcripts of the students' interactions, questionnaires and informal interviews, and the researchers' observation notes. The data revealed that the participants contributed fairly steadily to the interactions by checking with own grammatical knowledge, providing lexical information, understanding the micro level context, and presenting the macro level context. Several pedagogical implications are presented for the practical classroom. Findings of the study suggest effective ways to implement group activities in reading classes and a teacher's role for optimum group learning.
Ko, Hyung-Ho;Kim, Neung-Hoe;Lee, Dong-Hyun;In, Hoh Peter
Journal of Information Technology Services
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v.8
no.3
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pp.145-157
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2009
As the software development cycles is getting shorter, the software reusability is emphasized accordingly. Specifically, the design reusability is being recognized as one of the most important factor to increase the software quality and productivity and make the maintenance cost down. Two essential abilities are needed to improve the design reusability. One is the identification of the reusable objects, and the other is the organization of the relationships among the objects. However, the existing methods using such as a grammatical analysis, a scenario matching and a unit of design problems(design pattern) have not been proposed proper principles to identify the reusable objects on the basis of the abstraction which is the core of the object-oriented concept. In this paper, we will offer the Two-Pass abstraction principle based in the abstraction concept.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.3
no.1
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pp.6-23
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2015
This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.
According to rapid development of technology, web text is growing explosively and attracting many fields as substitution for survey. The user of Facebook is reaching up to 113 million people per month, Twitter is used in various institution or company as a behavioral analysis tool. However, many research has focused on meaning of the text itself. And there is a lack of study for text's creation subject. Therefore, this research consists of sex/age text classification with by using 20,187 Facebook users' posts that reveal the sex and age of the writer. This research utilized Convolution Neural Networks, a type of deep learning algorithms which came into the spotlight as a recent image classifier in web text analyzing. The following result assured with 92% of accuracy for possibility as a text classifier. Also, this research was minimizing the Korean morpheme analysis and it was conducted using a Korean web text to Authorship Attribution. Based on these feature, this study can develop users' multiple capacity such as web text management information resource for worker, non-grammatical analyzing system for researchers. Thus, this study proposes a new method for web text analysis.
It is well-known that there are many similarities between Japanese and Korean language. For example, the order of words and the nature of the grammatical conjugation of both languages are almost the same. Another similarity is the frequent omission of the subject from a sentence. Moreover, both languages have honorific expressions and the identical concept for expressing nouns in terms of Chinese characters. Using these similarities, we have developed a word-to-word translation system which does away with any deep level analysis of syntactic and semantic structures of the two languages. If we use these similarities, the direct translation method is superior to the internal language translation method or transfer-based translation method. Although the MT system based on the direct translation method is more easily developed than the ones based on other methods, it may have a lot of difficulties when it tries to select the appropriate target word from ambiguous source verbs. In this paper, we propose a new algorithm to extract the meaning of substantives and to make use of the order of the extracted meaning. We could select $86.5\%$ appropriate verbs in the sample sentences from IPAL-verb-dictionary. $13.5\%$ indicates the cases in which we could not distinguish the meaning of substantives. We are convinced, however, that the succeeding rate can be increased by getting rid of the meaning of verbs thatare not used so often.
The nominative and accusative postpositions in Korean may intervene between the negative auxiliary verb ANH and its complement verb phrase. As Korean is an OV language, this means that 'verb + {nom, acc} + ANH' as well as the simpler concatenation 'verb + ANH' is possible. This fact, together with an overwhelming regularity of these postpositions' optionality in virtually all constructions, poses a problem for formal approaches to the syntax of the language. Working in a constraint-based grammatical framework shaped by such works as Sag and Wasow (1999) and Copestake (2002), we put forth type hierarchies for major_class, which represents verb inflection, and for pos, which has two immediate subtypes, i.e., htrp_pos and ord_pos. What we call the 'half transparency' of the case postpositions separates them from all the other lexical items in the language. The type htrp_pos is used to constrain one of the two newly proposed head_comp_rules, where a newly proposed feature HEAD2 of a phrase inherits its value from the HEAD feature of the head word. The COMPS list of the negative auxiliary ANH is seen as containing a single phrase whose HEAD is a kind of nominal clause and whose HEAD2 is something that is one of the three maximal types: acc, nom, and null.
Geis (1973) has provided various properties of the subjects and by + Gerund Phrase (GerP) in English causative constructions. Among them, the two main issues of Geis's analysis are as follows: unlike Lakoff (1965; 1966), the subject of English causative constructions, including causative-inchoative verbs such as liquefy, first of all, should be acts or events, not persons, and the by + GerP in the construction is a complement of the causative verbs. In addition to these issues, Geis has provided various data exhibiting other idiosyncratic properties and proposed some transformational rules such as the Agent Creation Rule and rule orderings to explain them. Against Geis's claim, I propose that English causative verbs require either Proper nouns or GerP subjects and that the by + GerP in the constructions as a Verbal Modifier needs Gerunds, whose understood Affective-agent subject is identical to the subject of causative verbs with respect to the semantic index value. This enables us to solve the two main issues. At the same time, the other properties Geis mentioned also can be easily accounted for in Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG) by positing a few lexical constraints. On this basis, it is shown that given the few lexical constraints and existing grammatical tools in HPSG, the constraint-based analysis proposed here gives a simpler explanation of the properties of English causative constructions provided by Geis without transformational rules and rule orderings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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