Although there were some technological developments in improving the collaborative filtering, they have yet to fully reflect the actual relation of the items. In this paper, we propose the recommendation system using associative web document classification by word frequency and ${\alpha}$-cut to address the short comings of the collaborative filtering. The proposed method extracts words from web documents through the morpheme analysis and accumulates the weight of term frequency. It makes associative rules and applies the weight of term frequency to its confidence by using Apriori algorithm. And it calculates the similarity among the words using the hypergraph partition. Lastly, it classifies related web document by using ${\alpha}$-cut and calculates similarity by using adjusted cosine similarity. The results show that the proposed method significantly outperforms the existing methods.
Un Koaunghi;Hong Jungha;You Seok-Hoon;Lee Kiyong;Choe Jae-Woong
Language and Information
/
v.9
no.2
/
pp.49-68
/
2005
Application of chunking to English and some other European languages has shown that it is a viable parsing mechanism for natural languages. Although a small number of attempts have been made to apply chunking to the analysis of the Korean language, it still is not clear enough what criteria there are to identify appropriate units of chunking, and how efficient and valid the chunking algorithms would be when applied to some authentic Korean texts. The purpose of this research is to provide an alternative set of algorithms for chunking Korean, and to implement them, and to test them against some English-Korean parallel corpora, which is English and Korean bibles matched sentence by sentence. It is shown in the paper that aligning related texts and identifying matched phrases between the two languages can be achieved through appropriate chunking and matching algorithms defined on the morphologically-tagged parallel corpus. Chunking and matching processes are based on the content words rather than the function words, and the matching itself is done in terms of the transfer dictionary. The implementation is done in C and XML, and can be accessed through the Internet.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.8
no.1
/
pp.33-42
/
2003
This paper presents an efficient determination method of thematic roles from syntactic relations using rules and statistical model in Korean language processing. This process is one of the main core of semantic analysis and an important issue to be solved in natural language processing. It is problematic to describe rules for determining thematic roles by only using general linguistic knowledge and experience, since the final result may be different according to the subjective views of researchers, and it is impossible to construct rules to cover all cases. However, our hybrid method is objective and efficient by considering large corpora, which contain practical usages of Korean language, and case frames in the Sejong Electronic Lexicon of Korean, which is being developed by dozens of Korean linguistic researchers. To determine thematic roles more correctly, our system uses syntactic relations, semantic classes, morpheme information, position of double subject. Especially by using semantic classes, we can increase the applicability of our system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.17
no.9
/
pp.17-27
/
2012
Open Market is one of the key factors to accelerate the profit. Usually retailers sell items in several Open Market. One of the challenges for retailers is to assign categories of items with different classification systems. In this research, we propose an item category recommendation method to support appropriate products category registration. Our recommendations are based on semantic relation between existing and any other Open Market categorization. In order to analyze correlations of categories, we use Morpheme analysis, Korean Wiki Dictionary, WordNet and Google Translation API. Our proposed method recommends a category, which is most similar to a guide word by measuring semantic similarity. The experimental results show that, our system improves the system accuracy in term of search category, and retailers can easily select the appropriate categories from our proposed method.
Kim, Dong-Hyun;Im, Hyeon-Su;Hyeon, Jong-Heon;Jwa, Jeong-Woo
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.13
no.2
/
pp.179-186
/
2021
We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.
This paper proposes using machine-learning technology to analyze and classify historical collected documents based on them. Data is collected based on keywords associated with a specific domain and the non-conceptuals such as special characters are removed. Then, tag each word of the document collected using a Korean-language morpheme analyzer with its nouns, verbs, and sentences. Embedded documents using Doc2Vec model that converts documents into vectors. Measure the similarity between documents through the embedded model and learn the document classifier using the machine running algorithm. The highest performance support vector machine measured 0.83 of F1-score as a result of comparing the classification model learned.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.26
no.1
/
pp.24-29
/
2022
Semantic role labeling task used in various natural language processing fields, such as information extraction and question answering systems, is the task of identifying the arugments for a given sentence and predicate. Predicate used as semantic role labeling input are extracted using lexical analysis results such as POS-tagging, but the problem is that predicate can't extract all linguistic patterns because predicate in korean language has various patterns, depending on the meaning of sentence. In this paper, we propose a korean predicate recognition method using neural network model with pre-trained embedding models and lexical features. The experiments compare the performance on the hyper parameters of models and with or without the use of embedding models and lexical features. As a result, we confirm that the performance of the proposed neural network model was 92.63%.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.5
no.11
/
pp.555-562
/
2016
Semantic Role Labeling (SRL) is to determine the semantic relation of a predicate and its argu-ments in a sentence. But Korean semantic role labeling has faced on difficulty due to its different language structure compared to English, which makes it very hard to use appropriate approaches developed so far. That means that methods proposed so far could not show a satisfied perfor-mance, compared to English and Chinese. To complement these problems, we focus on suffix information analysis, such as josa (case suffix) and eomi (verbal ending) analysis. Korean lan-guage is one of the agglutinative languages, such as Japanese, which have well defined suffix structure in their words. The agglutinative languages could have free word order due to its de-veloped suffix structure. Also arguments with a single morpheme are then labeled with statistics. In addition, machine learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Condi-tional Random Fields (CRF) are used to model SRL problem on arguments that are not labeled at the suffix analysis phase. The proposed method is intended to reduce the range of argument instances to which machine learning approaches should be applied, resulting in uncertain and inaccurate role labeling. In experiments, we use 15,224 arguments and we are able to obtain approximately 83.24% f1-score, increased about 4.85% points compared to the state-of-the-art Korean SRL research.
Currently, the influence of the Internet portal sites that can make it quick and easy to contact the vast amount of information is increasing. Users can connect the Internet through a portal to obtain information, such as communication between Internet users, which can be used to meet a variety of purposes. People are exposed to a variety of information from other users in the search for a movie and get information. The impact on the reviews and ratings with the limited number of characters of the film allows users to form a relationship to the movie, decide whether you want to see the movie or find another movie. but, the user can not read the whole movie review. When user see the overall evaluation, the user can receive the correct information. This research conducted a study on the prediction of the rating by the use of review data. Information of reviews, is divided into two main areas: the"fact" and "opinion". "Fact" is to convey the dispassionate information and "Opinion" is, to represent the user's feelings. In this study, we built sentiment dictionary based on the assessment and evaluation of the online review and applied to evaluate other movies. In the comparative study with a simple emotion evaluation technique, we found the suggested algorithm got the more accurate results.
This study aims to develop a video-based smart utterance deep analyser (SUDA) application that analyzes semiautomatically the utterances that child and mother produce during interactions over time. SUDA runs on the platform of Android, iPhones, and tablet PCs, and allows video recording and uploading to server. In this device, user modes are divided into three modes: expert mode, general mode and manager mode. In the expert mode which is useful for speech and language evaluation, the subject's utterances are analyzed semi-automatically by measuring speech and language factors such as disfluency, morpheme, syllable, word, articulation rate and response time, etc. In the general mode, the outcome of utterance analysis is provided in a graph form, and the manger mode is accessed only to the administrator controlling the entire system, such as utterance analysis and video deletion. SUDA helps to reduce clinicians' and researchers' work burden by saving time for utterance analysis. It also helps parents to receive detailed information about speech and language development of their child easily. Further, this device will contribute to building a big longitudinal data enough to explore predictors of stuttering recovery and persistence.
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.