Recently, research on applying text analysis to deep learning has steadily continued. In particular, researches have been actively conducted to understand the meaning of words and perform tasks such as summarization and sentiment classification through a pre-trained language model that learns large datasets. However, existing pre-trained language models show limitations in that they do not understand specific domains well. Therefore, in recent years, the flow of research has shifted toward creating a language model specialized for a particular domain. Domain-specific pre-trained language models allow the model to understand the knowledge of a particular domain better and reveal performance improvements on various tasks in the field. However, domain-specific further pre-training is expensive to acquire corpus data of the target domain. Furthermore, many cases have reported that performance improvement after further pre-training is insignificant in some domains. As such, it is difficult to decide to develop a domain-specific pre-trained language model, while it is not clear whether the performance will be improved dramatically. In this paper, we present a way to proactively check the expected performance improvement by further pre-training in a domain before actually performing further pre-training. Specifically, after selecting three domains, we measured the increase in classification accuracy through further pre-training in each domain. We also developed and presented new indicators to estimate the specificity of the domain based on the normalized frequency of the keywords used in each domain. Finally, we conducted classification using a pre-trained language model and a domain-specific pre-trained language model of three domains. As a result, we confirmed that the higher the domain specificity index, the higher the performance improvement through further pre-training.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.2
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pp.17-32
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2002
Even though the distance education via web has a great advantage to overcome time and space, its problem is that the management of trainees is not efficient compared with classroom and group education. This problem is a great obstacle to the objects and achievement standards of distance education, giving controversial arguments to the advocators of distance education. Distance educators need to monitor the trainees'participation and responses continuously and offer appropriate feedback to the trainees. However, the existing distance education system only focuses on teaching and learning activities, and as a result, the efficient management function of distance education is not available. Accordingly, the study attempts to find out the appropriate managing elements of distance teacher training in order to effectively achieve the goals of teacher training and the efficient management of distance education. Also, it proposes distance teacher training management system that offers appropriate feedback to trainees, applying the derived elements of distance teacher training to the training processes. To verify the efficiency of the system, hypotheses on related items of distance teacher education and learning types are suggested, and the achievement degree of learning and its relations are investigated through questionnaire of learning types. In addition, a system using UML which is the standard of object-oriented modeling language is devised, so. that mutual management, language independence and convenient development environment as well as reusability can be offered, and so the design standardization and efficient system realization could be achieved, while flexible change of system according to education process and computing environment is possible.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.107-112
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2022
Nowadays clusters are recognized as an important instrument for promoting industrial development, innovation, competitiveness and growth. An educational cluster is a set of interrelated vocational educational institutions of various levels that are united by industry with each other and are connected by partnership with industry enterprises. This article attempts to develop and describe cluster model of university students' multilingual training. The purpose of this study is to describe multilingual training of university students and their polycultural competencies formation and to define the process of multilingual training in form of a cluster. The authors consider clusters as an integral part of the educational campus within the concept framework of Shadrinsk State Pedagogical University. To determine the essence of the concept of a cluster model of university students' multilingual training, theoretical, empirical, observational, and diagnostic methods were implemented, such as a review of scientific literature, a compilation of best practices, observation, statistical methods, etc. The authors analyzed the programs of partner universities and organized international webinars and internships for bachelors and masters abroad and developed online courses "Foreign language for undergraduate students and masters". Experimental data obtained during the implementation of cluster training show the effectiveness of the formation of students' polycultural competencies.
This study aims to develop the occupational Korean language curriculum for the foreign seafarers working on the Korean coastal vessel. In the recent years, the employment of foreign seafarer has increased significantly to meet the shortage of the Korean seafarers. As the number of the mixed-crew vessels has increased, communication and cross-cultural awareness among different nationalities have emerged as an important issue. Therefore, the foreign seafarers are obliged to undergo Korean language training to help them in adapting to the Korean vessel according to the 'Guidelines of foreign seafarers management'. However, the time for language training is very short, and there are no systematically developed textbooks. Therefore it is essential to develop curriculum and textbooks for foreign seafarers to acquire training in fundamental Korean dialogues for their daily life and work on board. This study was carried out using the DACUM method to draw core tasks from various works and tasks on board. Firstly, the existing Korean language teaching materials for the foreign crew should be analyzed. Secondly, the job analysis committee should be organized based on the analysis. Then, the list of the tasks for the crew through the committee workshop should be prepared. Thereafter, a questionnaire survey should be carried out to identify the level of importance and frequency by the seafarers working on the coastal vessel. Finally, the core curriculum of the Korean language should be developed for foreign deck crews.
Deleuze and Guattari revive the educational meaning of training. For them, "a violent training" always penetrates unconsciousness and consciousness. For example, we can float on water only by swimming. There is a complex historical exploration on the subject of training. Socrates distinguishes the training of spirit from that of the body, so he secures the independence of educational language. This heritage continues to us until today. However, Foucault argues that, since the modern era, humans have accepted an active obedience by "disciplinary training". Nowadays, the term "skill discipline" is also reduced to business language, and we should overcome this situation. Deleuze and Guattari suggest a "becoming-other" argument predicated on "pre-conscious singularities" on this point. The training of spirit evolves in relation to a body and other circumstance for them. Therefore, the traditional hierarchy between spirit and body is erased in their argument. Ironically, this argument displays "educational effectiveness" to success Socrates's heritage subverting to the modern thinking of it. In conclusion, we can now rethink the educational value of training based on this effectiveness. Kyudo training is an excellent example of education through body and spirit.
Yerin Yu;Jeongeun Byun;Kuk Jin Bae;Sumin Seo;Younha Kim;Namgyu Kim
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.2
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pp.1-18
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2023
Recently, as technology development has accelerated and product life cycles have been shortened, it is necessary to derive key product features from customers in the R&D planning and evaluation stage. More companies want differentiated competitiveness by providing consumer-tailored products based on big data and artificial intelligence technology. To achieve this, the need to correctly grasp the required quality, which is a requirement of consumers, is increasing. However, the existing methods are centered on suppliers or domain experts, so there is a gap from the actual perspective of consumers. In other words, product attributes were defined by suppliers or field experts, but this may not consider consumers' actual perspective. Accordingly, the demand for deriving the product's main attributes through reviews containing consumers' perspectives has recently increased. Therefore, we propose a review data analysis-based required quality methodology containing customer requirements. Specifically, a pre-training language model with a good understanding of Korean reviews was established, consumer intent was correctly identified, and key contents were extracted from the review through a combination of KeyBERT and topic modeling to derive the required quality for each product. RevBERT, a Korean review domain-specific pre-training language model, was established through further pre-training. By comparing the existing pre-training language model KcBERT, we confirmed that RevBERT had a deeper understanding of customer reviews. In addition, all processes other than that of selecting the required quality were linked to the automation process, resulting in the automation of deriving the required quality based on data.
The article deals with the perceptions of Mathematics as a language of pre-service teachers of Mathematics in a College of Education in Israel. The formal language of studying in the College of Education is Hebrew. The goals of the study were to examine the perceptions of pre-service teachers on the following issues: the language components involved in learning Mathematics, the basic cognitive skills required for learning Mathematics, and the perception of Mathematics as a language (PML). Findings indicated that due to new attitudes in mathematical training, pre-service teachers of Mathematics perceived Mathematics as a language regarding all language components.
We focus on open-domain question-answering tasks that involve a chain-of-reasoning, which are primarily implemented using large language models. With an emphasis on cost-effectiveness, we designed EffiChainQA, an architecture centered on the use of small language models. We employed a retrieval-based language model to address the limitations of large language models, such as the hallucination issue and the lack of updated knowledge. To enhance reasoning capabilities, we introduced a question decomposer that leverages a generative language model and serves as a key component in the chain-of-reasoning process. To generate training data for our question decomposer, we leveraged ChatGPT, which is known for its data augmentation ability. Comprehensive experiments were conducted using the HotpotQA dataset. Our method outperformed several established approaches, including the Chain-of-Thoughts approach, which is based on large language models. Moreover, our results are on par with those of state-of-the-art Retrieve-then-Read methods that utilize large language models.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.249-250
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2022
The purpose of this paper is to suggest the development of the Guidelines on VTS English language competency test, according to IALA Guideline 1132 - VTS Voice Communications and Phraseology. As the foundation for improving VTSOs' communication capabilities throughout their career lifecycle in terms of training, accreditation, and revalidation, a development of a VTS-specific language testing system with explicit language testing evaluation criteria becomes more critical. With the aim of facilitating the discussion, a range of suggestions to be considered in the development of Guidelines on the VTS English competency test are made
In this paper, we propose an enhancement of Japanese acoustic model which is trained with Korean speech database by using several combination strategies. We describe the strategies for training more than two language combination, which are Cross-Language Transfer, Cross-Language Adaptation, and Data Pooling Approach. We simulated those strategies and found a proper method for our current Japanese database. Existing combination strategies are generally verified for under-resourced Language environments, but when the speech database is not fully under-resourced, those strategies have been confirmed inappropriate. We made tyied-list with only object-language on Data Pooling Approach training process. As the result, we found the ERR of the acoustic model to be 12.8 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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