Due to the insufficiency of training data in large vocabulary continuous speech recognition, similar context dependent phones can be clustered by decision trees to share the data. When the decision trees are built and used to predict unseen triphones, a phonetic question set is required. The phonetic question set, which contains categories of the phones with similar co-articulation effects, is usually generated by phonetic or linguistic experts. This knowledge-based approach for generating phonetic question set, however, may reduce the homogeneity of the clusters. Moreover, the experts must adjust the question sets whenever the language or the PLU (phone-like unit) of a recognition system is changed. Therefore, we propose a data-driven method to automatically generate phonetic question set. Since the proposed method generates the phone categories using speech data distribution, it is not dependent on the language or the PLU, and may enhance the homogeneity of the clusters. In large vocabulary speech recognition experiments, the proposed algorithm has been found to reduce the error rate by 14.3%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.5
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pp.1396-1412
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2023
Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.
This study analysed student teachers' notable questions about the earth science contents in the elementary science textbooks. The contents of notable questions were defined as ‘notable question contents 1' and 'notable question contents 2'. Both the question contorts are contents about which the number of questions is above three times and from two times to three times as much as the mean number of questions per page of each unit respectively. The results are as follows. First, question contents 1 are found as 'clouds observation', 'geological strata formation' and so on. Question contents 2, 'rainfall measurement', 'moon's movement during one night' and so on are found. Second, the number of interrelationships of main terms in questions increased in each question of question contents 1, but 4 term-patterns are found more in question contents 2 than question contents 1. Third, high interrelationship patterns of terms in question contents 1 are 'coal and petroleum-generation', 'metamorphosis-heat and pressure', 'metamorphosis-heat and pressure-metamorphic rocks', 'planet-sun-comet-revolution' and in question contents 2. 'constellation plate-use', 'dryness and wetness hygrometer-principle', 'seismograph-principle-earthquake', 'earth rotation axis-tilting-occurrence', 'dryness and wetness hygrometer-principle-humidity' and so on. The sources of questions analysed in this study are estimated as the content construction system of textbooks, or students' general questions about the earth science contents. If this is the former, the problems in texts and illustrations in textbooks should be articulated and resolved. And if the latter, the elementary science curriculum has to be reconsidered in view of scientific literacy in earth science.
We implemented a system being able to suggest example sentences for multiple choice tests, considering the level of students. To build the system, we designed an automatic method for sentence generation, which made it possible to control the difficulty degree of questions. For the proper evaluation in the multiple choice tests, proper size of question pools is required. To satisfy this requirement, a system which can generate various and numerous questions and their example sentences in a fast way should be used. In this paper, we designed an automatic generation method using a linguistic resource called WordNet. For the automatic generation, firstly, we extracted keywords from the existing sentences with the morphological analysis and candidate terms with similar meaning to the keywords in Korean WordNet space are suggested. When suggesting candidate terms, we transformed the existing Korean WordNet scheme into a new scheme to construct the concept similarity matrix. The similarity degree between concepts can be ranged from 0, representing synonyms relationships, to 9, representing non-connected relationships. By using the degree, we can control the difficulty degree of newly generated questions. We used two methods for evaluating semantic similarity between two concepts. The first one is considering only the distance between two concepts and the second one additionally considers positions of two concepts in the Korean Wordnet space. With these methods, we can build a system which can help the instructors generate new questions and their example sentences with various contents and difficulty degree from existing sentences more easily.
In pediatric patients with acute lymphoblastic leukemia (ALL), the Philadelphia chromosome translocation is uncommon, with a frequency of less than 5%. However, it is classified as a high or very high risk, and only 20-30% of Philadelphia chromosome-positive (Ph+) children with ALL are cured with chemotherapy alone. Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation from a closely matched donor cures 60% of patients in first complete remission. Recent data suggest that chemotherapy plus tyrosine kinase inhibitors (TKIs) may be the initial treatment of choice for Ph+ ALL in children. However, longer observation is required to determine whether long-term outcome with intensive imatinib and chemotherapy is indeed equivalent to that with allogeneic related or alternative donor hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Reports on the use of second-generation TKIs in children with Ph+ ALL are limited. A few case reports have indicated the feasibility and clinical benefit of using dasatinib as salvage therapy enabling HSCT. However, more extensive data from clinical trials are needed to determine whether the administration of second-generation TKIs in children is comparable to that in adults. Because Ph+ ALL is rare in children, the question of whether HSCT could be a dispensable part of their therapy may not be answered for some time. An international multicenter study is needed to answer the question of whether imatinib plus chemotherapy could replace sibling allogeneic HSCT in children with Ph+ ALL.
There is increasing interest in text analysis based on unstructured data such as articles and comments, questions and answers. This is because they can be used to identify, evaluate, predict, and recommend features from unstructured text data, which is the opinion of people. The same holds true for TEL, where the MOOC service has evolved to automate debating, questioning and answering services based on the teaching-learning support system in order to generate question topics and to automatically classify the topics relevant to new questions based on question and answer data accumulated in the system. Therefore, in this study, we propose topic modeling using LDA to automatically classify new query topics. The proposed method enables the generation of a dictionary of question topics and the automatic classification of topics relevant to new questions. Experimentation showed high automatic classification of over 0.7 in some queries. The more new queries were included in the various topics, the better the automatic classification results.
The purpose of this paper is a study of the next generation innovation to deal with changing business environment in which the competition is getting fierce. The ultimate goal of a company is to sustain and grow by creating value or profit continuously. As the social or business environment changes, the way of creating profits also changes. Therefore, business management or innovation should be evolved in accordance with the value change, and this gives basis to the question "What would the next generation innovation be like?". This paper is not to give the definite answer to the next generation innovation, but to get discussion started. We hope that many ideas, critiques and opinions to this paper will make the next generation innovation clear.
Purpose: This study investigated the factors associated with suicidal ideation in the Korean Echo Generation using 2012 Korea Health Panel Data. Methods: The 2012 Korea Health Panel Data were collected from February 2012 to July 2012 and included 2,303 people who responded to a question asking whether they had experienced suicidal ideation. The data were analyzed by chi-square and multiple logistic regression test using SPSS 22.0. Results: The rate of suicidal ideation was 4.2% in the Echo Generation. Factors associated with suicidal ideation in the Echo Generation revealed that the following variables increased the rate of suicidal ideation: sex(odd ratio: 2.39, CI: 1.39-4.09), education(odd ratio: 1.95, CI: 1.08-3.52), depression(odd ratio: 12.06, CI: 6.92-21.03), frustrating experience(odd ratio: 2.52, CI: 1.22-5.20), anxiety about the future(odd ratio: 14.58, CI: 3.20-66.41), self-rated health status(odd ratio: 2.39, CI: 1.39-4.09 and odd ratio: 6.41, CI 2.87-14.33). Conclusion: This study provides a preliminary examination of the factors associated with suicidal ideation in the Echo Generation. A more careful examination may be warranted.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.4
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pp.551-559
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2008
Increase in power consumption can cause a serious stability problem of an electric power system without construction of new power plants or transmission lines. Also, it can generate large power loss of the system. In costly and environmentally effective manner to avoid constructing the new infrastructures such as power plants and transmission lines, etc, the distributed generation(DG) has paid great attentions so far as a solution for the above problem. Selection of optimal location and size of the DG is the necessary process to maintain the stability and reliability of existing system effectively. However, the systematic and cardinal rule for this issue is still open question. In this paper, the method to determine optimal location of the DG is proposed by considering power loss when the DG is connected to an electric power grid. Also, optimal size of not only the corresponding single DG but also the multi-DGs is determined with the proposed systematic approach. The IEEE benchmark 30-bus test system is analyzed to evaluate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.26
no.1
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pp.88-98
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2006
The purpose of this study was to analyze the process of scientists' science knowledge generation by employing four creative scientists as participants. Raw protocols were collected by an intensive interview method and then analyzed by a psychological modelling procedure. The present study showed that the process of knowledge generation divided into the processes of inductive, abductive, and deductive thinking. Furthermore, the inductive process in simple and operative observation was involved in the processes of generating a question, conjecture/prediction, designing an operational method, operation, and simple observation. Also, the abductive process had two components; question generation, and hypothesis generation which consisted of analyzing questions, searching explicans, and constructing hypothesis. Finally, the deductive process involved inventing abstract test methods, inventing abstract criteria, inventing concrete test methods, inventing concrete criteria, collecting results, and evaluating hypotheses and stating conclusions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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