KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.4
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pp.149-154
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2014
A user should pick up relevant answers by himself from various search results when using user participation question answering community like Knowledge-iN. If refined answers are automatically provided, usability of question answering community must be improved. This paper divides questions in Q&A documents into 4 types(word, list, graph and text), then proposes summarizing methods for each question type using document statistics. Summarized answers for word, list and text type are obtained by question clustering and calculating scores for words using frequency, proximity and confidence of answers. Answers for graph type is shown by extracting user opinion from answers.
This study was intended to help workplaces set up an occupational health & safety management system by investigating the certification of the system and by conducting a questionnaire to survey the necessity, purpose, effect and promotion of the system. The occupational health & safety management systems generally adopted in Korea are OHSAS 18001 and K-OHSMS 18001, which are the PDCA model, such like the quality and environment management system. Because these standards have a compatibility with other management systems, individual or integral certification is available. A telephone questionnaire was conducted with 30 workplaces in Kyeonggi Province and Incheon Metropolitan City, which have been certified for the occupational health & safety management systems (OHSAS 18001, KOSHA 2000, and/or K -OHSMS 18001). About 92 percent of them were large-sized workplaces with over 500 employees. For the question on the necessity of the system, most of the respondent answered very necessary. The purposes of the certification were to control the risks in safety and health, to have a systematic approach for accident prevention and sustainable improvement, and to comply with a range of regulations voluntarily, in that order. Most of the answers to the question on the effect of the system were prevention of accident. For the question on the promotion of the system, the most prominent answer was reduction in the workers compensation rate.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.8
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pp.51-57
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2018
In this paper, we investigate the impact of channel estimation error on the D2D power control algorithm. In the previous work, D2D power control algorithm has been proposed under the assumption that the channel between the transmitter and the corresponding receiver is perfectly estimated. In reality, the channel estimation error is more often the case. The first question is that the power control algorithm designed for perfect channel estimation is still valid under the channel estimation error environment ? The second question is, if it is not valid, what could be the possible remedy for the channel estimation error ? In this paper, to answer the first question, we investigate the impact of the channel estimation error on the power control algorithm. We first review the D2D power control algorithm designed for perfect channel estimation. Then, we model the channel estimation error. Finally, we summarize the main results observed from the analysis of the simulation.
For QA systems to return correct answer phrases, it is very important that they correctly and stably analyze users' intention. To satisfy this need, we propose a question type classifier (i.e. asking point identifier) for practical QA systems. The classifier uses a hybrid method that combines a statistical method with a rule-based method according to some heuristic rules. Owing to the hybrid method, the classifier can reduce the time to manually construct rules, yield high precision rate and guarantee robustness. In the experiment, we accomplished 80% accuracy of the question type classification.
Alotaibi, Saud S.;Munshi, Amr A.;Farag, Abdullah Tarek;Rakha, Omar Essam;Al Sallab, Ahmad A.;Alotaibi, Majid
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.346-356
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2022
The jurisprudential legal rules govern the way Muslims react and interact to daily life. This creates a huge stream of questions, that require highly qualified and well-educated individuals, called Muftis. With Muslims representing almost 25% of the planet population, and the scarcity of qualified Muftis, this creates a demand supply problem calling for Automation solutions. This motivates the application of Artificial Intelligence (AI) to solve this problem, which requires a well-designed Question-Answering (QA) system to solve it. In this work, we propose a QA system, based on retrieval augmented generative transformer model for jurisprudential legal question. The main idea in the proposed architecture is the leverage of both state-of-the art transformer models, and the existing knowledge base of legal sources and question-answers. With the sensitivity of the domain in mind, due to its importance in Muslims daily lives, our design balances between exploitation of knowledge bases, and exploration provided by the generative transformer models. We collect a custom data set of 850,000 entries, that includes the question, answer, and category of the question. Our evaluation methodology is based on both quantitative and qualitative methods. We use metrics like BERTScore and METEOR to evaluate the precision and recall of the system. We also provide many qualitative results that show the quality of the generated answers, and how relevant they are to the asked questions.
Ahn, Chan-Min;Lee, Ju-Hong;Choi, Bum-Ghi;Park, Sun
The Journal of the Korea Contents Association
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v.11
no.3
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pp.73-83
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2011
The question answering system shows the answers that are input by other users for user's question. In spite of many researches to try to enhance the satisfaction level of answers for user question, there is a essential limitation. So, the question answering system provides users with the method of recommendation of another questions that can satisfy user's intention with high probability as an auxiliary function. The method using the fuzzy relational product operator was proposed for recommending the questions that can includes largely the contents of the user's question. The fuzzy relational product operator is composed of the Kleene-Dienes operator to measure the implication degree by contents between two questions. However, Kleene-Dienes operator is not fit to be the right operator for finding a question answers pair that semantically includes a user question, because it was not designed for the purpose of finding the degree of semantic inclusion between two documents. We present a novel fuzzy implication operator that is designed for the purpose of finding question answer pairs by considering implication relation. The new operator calculates a degree that the question semantically implies the other question. We show the experimental results that the probability that users are satisfied with the searched results is increased when the proposed operator is used for recommending of question answering system.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.4
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pp.673-684
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2005
In this research, we have developed a "computer tutor" that mimics the human tutor with animated tutoring dialog agent and the agent was integrated to teaching-learning material for elementary science subject. The developed system is a natural language based teaching-learning system using one-to-one dialogue. The developed pedagogical dialogue teaching-learning system analysis student's answer then provides appropriate answer or questions after comparing the student's answer with elementary school level achievement. When the agent gives either question or answer it uses the TTS(Text-to-Speech) function. Also the agent has an animated human tutor face for providing more human like feedback. The developed dialogue interface has been applied to 64 6th grade students. The test results show that the test group's average score is higher than the control group by 10.797. This shows that unlike conventional web courseware, our approach that "ask-answer" process and the animated character, which has human tutor's emotional expression, attracts students and helps to immerse to the courseware.
The main theme of this study is to observe a company which renewed itself and turned around out of organizational decline. Innovation is one crucial factor for organizational renewal. This study address a research question that how this innovation could be sustained without intermission. This study finds an answer from building an neuro-cybernetic innovation system. LG Display Company was analyzed as a case.
Online Q&A for the National Institute of the Korean Language provides expert's answers for questions about the Korean language, in which many similar questions are repeatedly posted like other Q&A boards. So, if a system automatically finds questions that are similar to a user's question, it can immediately provide users with recommendable answers to their question and prevent experts from wasting time to answer to similar questions repeatedly. In this paper, we set 5 classes of questions based on its topic which are frequently asked, and propose to classify questions to those classes. Our system searches similar questions by combining topic similarity, vector similarity and sequence similarity. Experiment shows that our method improves search correctness with topic classification. In experiment, Mean Reciprocal Rank(MRR) of our system is 0.756, and precision for the first result is 68.31% and precision for top five results is 87.32%.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.26
no.4
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pp.902-914
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2014
The purpose of this study is to provide useful information by analysis on mathematic classes for improve interactions between teacher and student using the Flanders Category System. For this, mathematic classes were observed by videotapes and recorded, 10 recorded videotapes were selected for analysis the property of linguistic interaction. The collected videotapes and records materials were transcribed by Advanced Flanders(AF) analysis program version 3.54. The detail investigated topics for studying are as follows. 1) What is the property of the Flanders 10 code analysis results? 2) What is the property of main and subsidiary linguistic flow of interaction? 3) What is the property of the Flanders index analysis results? The results of this study are as follow: 1) In Flanders 10 code analysis results, teacher's non-directive speaking is 12.76%, teacher's Indicative speaking is 50.28%, student's reactive speaking is 4.07%, student's voluntary speaking is 9.66%. 2) Among the 10 classes, 5 classes' main flow is 'ask convergent question ${\rightarrow}$ student's reactive speaking ${\rightarrow}$ lecture ${\rightarrow}$ ask convergent question', 2 classes' main flow is 'lecture ${\rightarrow}$ ask convergent question ${\rightarrow}$ student's reactive speaking ${\rightarrow}$ lecture', 3 classes' main and subsidiary flow is 'lecture ${\rightarrow}$ ask convergent question ${\rightarrow}$ lecture ${\rightarrow}$ work'. 3) In indices results, revised I/d ratio, student's speaking ratio, student question, wide answer ratio are higher than analysis standard and indirect ratio, teacher's question ratio are lower than analysis standard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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