This paper proposes a statistical model for the translation of prepositions in English-Korean machine translation. In the proposed model, statistical information acquired from unlabeled Korean corpora is used to choose the best translation from several possible translations. Such information includes functional word-verb co-occurrence information, functional word-verb distance information, and noun-postposition co-occurrence information. The model was evaluated with 443 sentences, each of which has a prepositional phrase, and we attained 71.3% accuracy.
Objectives: This paper aims to investigate the Donguibogam-based pattern diagnosis by applying natural language processing and machine learning. Methods: A database has been constructed by gathering symptoms and pattern diagnosis from Donguibogam. The symptom sentences were tokenized with nouns, verbs, and adjectives with natural language processing tool. To apply symptom sentences into machine learning, Word2Vec model has been established for converting words into numeric vectors. Using the pair of symptom's vector and pattern diagnosis, a pattern prediction model has been trained through Logistic Regression. Results: The Word2Vec model's maximum performance was obtained by optimizing Word2Vec's primary parameters -the number of iterations, the vector's dimensions, and window size. The obtained pattern diagnosis regression model showed 75% (chance level 16.7%) accuracy for the prediction of Six-Qi pattern diagnosis. Conclusions: In this study, we developed pattern diagnosis prediction model based on the symptom and pattern diagnosis from Donguibogam. The prediction accuracy could be increased by the collection of data through future expansions of oriental medicine classics.
Korean Journal of English Language and Linguistics
/
v.4
no.1
/
pp.33-60
/
2004
This study was an attempt to present an appropriate way of interpreting L2 learners' linguistic behavior within Universal Grammar (UG) framework. Based on the Korean EFL adult learners' performance on the Subjacency violation sentences, the study suggested that the EFL learners are able to acquire subtle knowledge of target grammar and their linguistic behavior should be interpreted with the most recent version of UG theory, the Minimalist Program (MP) notion. The MP notion seems more plausible to accommodate incomplete L2 grammar while acknowledging UG-constrained interlanguage which the previous version, Principles and Parameters (P&P) approach, could not explain very well. The study observed no age-effects among the Korean EFL learners in their linguistic competence measured by the performance on the UG-constraint violation sentences. Having suggested that the MP notion can be a more reasonable tool to explain the EFL learners' linguistic behavior, the study introduced comprehensive hypotheses such as Constructionist Model (CM) and the Ontogeny Phylogeny Model (OPM).
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2021.10a
/
pp.391-395
/
2021
텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.
One of the critical themes in the language acquisition is its exposure to linguistic environments. Linguistic environments, which interact with infants, include not only human beings such as its parents but also artificially crafted linguistic media as their functioning elements. An infant learns a language by exploring these extensive language environments around it. Based on such large linguistic data exposure, we propose a machine learning based method on the cognitive mechanism that simulate flexibly and appropriately infant's language learning. The infant's initial stage of language learning comes with sentence learning and creation, which can be simulated by exposing it to a language corpus. The core of the simulation is a memory-based learning model which has language hypernetwork structure. The language hypernetwork simulates developmental and progressive language learning using the structure of new data stream through making it representing of high level connection between language components possible. In this paper, we simulates an infant's gradual and developmental learning progress by training language hypernetwork gradually using 32,744 sentences extracted from video scripts of commercial animation movies for children.
The purpose of the present study was to investigate the sentence comprehension strategies used by Korean/English bilingual children when they listened to sentences of their first language, i.e., Korean. The framework of competition model was employed to analyze the influence of the second language, i.e., English, during comprehension of Korean sentences. The participants included 10 bilingual children (ages 7;4-13;0) and 20 Korean-speaking monolingual children(ages 5;7-6;10) with similar levels of development in Korean language as bilingual children. In an act-out procedure, the children were asked to determine the agent in sentences composed of two nouns and a verb with varying conditions of three cues (case-marker, animacy, and word-order). The results revealed that both groups of children used the case marker cues as the strongest cue among the three. The bilingual children relied on case-marker cues even more than the monolingual children. However, the bilingual children used animacy cues significantly less than the monolingual children. There were no significant differences between the groups in the use of word-order cues. The bilingual children appeared less effective in utilizing animacy cues in Korean sentence comprehension due to the backward transfer from English where the cue strength of animacy is very weak. The influence of the second language on the development of the first language in bilingual children was discussed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.29
no.9
/
pp.69-77
/
2024
This study evaluates the performance of second language acquisition models learning Korean and English using the GPT-2-Small model, analyzing the impact of various training conditions on performance. Four training conditions were used: monolingual learning, sequential learning, sequential-interleaved learning, and sequential-EWC learning. The model was trained using datasets from the National Institute of Korean Language and English from BabyLM Challenge, with performance measured through PPL and BLiMP metrics. Results showed that monolingual learning had the best performance with a PPL of 16.2 and BLiMP accuracy of 73.7%. In contrast, sequential-EWC learning had the highest PPL of 41.9 and the lowest BLiMP accuracy of 66.3%(p < 0.05). Monolingual learning proved most effective for optimizing model performance. The EWC regularization in sequential-EWC learning degraded performance by limiting weight updates, hindering new language learning. This research improves understanding of language modeling and contributes to cognitive similarity in AI language learning.
The purpose of this study is to present the task model that is the most effective in English language methodology based on the investigation of task-based performance in Korean EFL classroom practice. The subjects were 538 high school students and 126 high school teachers, each of whom had common experiences using the materials of task-based activities for more than one year. To analyze the data, the program SPSS WIN 11.0 including frequency distribution and chi-square analysis was used. The results of the questionnaire analysis showed that both teachers and students had a comparatively high level of satisfaction in task rationale, but that they had some mixed responses in the fields of input data, settings, and activity types. To conclude, a few suggestions are made to provide some meaningful considerations for the EFL teachers and material developers: a) task goals and rationale that encourage the learner's positive motivation; b) authenticity of input data based on the real-world context; c) collaborative learning environment that enhances communicative interaction; d) proportional representation of the creative problem-solving activities related to discussions and decision-making processes; e) systematic introduction of integrated language skills. It also suggests that the multi-lateral task model, which has some positive assets compared to previous task models, be newly introduced and applied to the second language learning classrooms.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.