This study aims to describe a prosodic pattern on the Korean subjective particles with respect to their discourse function. 4 kinds of Korean subjective particles were mainly investigated with reference to sentential location, grammatical relations that precede or follow the word including subjective particles, and prosodic phrasing. F0 and energy were gradually diminished as the particles moved down to the sentential final position. 'Ga'particle, which has been potentially regarded as having a grammatical focusing function, looks like to show relatively higher F0 in sentential medial in discourse. At sentential medial position, when the words including 'ga, eun, and neun'particles were preceded by adverbials, the acoustic variables of particles tended to be diminished by some ratio in comparison with the mean value. The duration of particles might vary with respect to style variation and especially that it tended to diminish from 150 basic, 50 separate, and finally 50 discourse successively. And there's some specific phenomenon that prosodic phrasing itself was relatively easily taken place after 'eun' and 'neun' particles. Finally, I tried to catch the prosodic characteristics (which would be established as acoustic features) of inter-word position at which specific subjective particles were intervened. These acoustic features can be made up of the duration and F0 fluctuation activated in the successive 3 syllables in which word (or prosodic) boundary was located.
The emergence of the digital economy and easy accessibility to Web 2.0 tools has seen an expansion of the influencer ecosystem within the travel and tourism industry. Founded on the principles of reference groups and peer reference there is a growing trend amongst industry practitioners who are now opting to move away from many of the traditional approaches used to market their products and services and are instead taking advantage of the concept of e-word-of-mouth (eWOM). Whilst there is a growing body of academic literature addressing the notion of influencer marketing, there is little understanding of influencer marketers themselves. Consequentially, this study addresses this gap in the literature through the quantitative examination of those who promote products, services, or companies by distributing eWOM through their online digital channels and presence; otherwise known as travel influencers. A quantitative research approach involving an online survey yielded 255 responses from travel influencers. The research findings indicate that those who work in this field prefer not to be awarded the label "travel influencer," focusing instead on their specific method of influencing, such as blogging and vlogging or sharing Instagram updates. The research also demonstrates how the new influencers have a strong role in generating travel urge and desire. The research contributes to the wider body of academic literature and travel industry practitioners by establishing the general profile of influencers and their increasingly specialized role in tourism and hospitality marketing.
The purpose of this work is to explain categorial correlations between indirect evidentiality and epistemic modality on the basis of semantic, pragmatic usages of Russian so-called non-specialized lexical markers of evidentiality, such as kazhetsja, naverno, vidimo, poxozhe, dolzhno byt' etc. To do this, firstly I concentrated on the parameter of internal functional variation of a given parenthetic word. Secondly, I approached this topic from a typological perspective. Thirdly, I accepted Sweeter(1990)'s methodological assumption that etymological prototype of a given word plays a great role in grammatical, semantic, pragmatic changes. As a result, I could postulate general tendencies of grammaticalizations (or semantic, pragmatic, funtional changes) in the direction from epistemic modality to indirect evidentialty, which consists of inferentives, presumptives, and quotatives. For example, such a parenthetic word as kazhetsja can functions not only as a marker of epistemic modality of uncertainty, but also as inferentives. Besides, it is very interesting that this word lately has started to function as quotatives, too. This kind of functional variations are very characteristic in these spheres.
In China, E-commerce live broadcast has emerged as the most popular and innovative online shopping form for today's consumers, and its "real-time interactive" feature can compensate for the communication delays of general online shopping. Based on the author's previous research it has been demonstrated that, in the E-commerce live broadcast environment, Internet Word of Mouth (IWOM) has become an important reference for consumers when making purchases. In this paper, we reconstructed the "IWOM-Purchase Intentions" model and use interaction (Auchor-Audience and Audience-Audience) as a mediating variable to empirically investigate the impact of IWOM on purchase intentions in E-commerce live broadcast. The data were collected through a questionnaire survey of individuals who had experience in E-commerce live broadcast and 250 valid data were obtained and analyzed by SPSS21.0. The results show that: the interaction (Auchor-Audience) acts as a mediator between IWOM (strength of relationship; word-of-mouth quality and word-of-mouth timeliness) and purchase intention; And the interaction (Audience-Audience) acts as a mediator between word-of-mouth timeliness on purchase intention, but has no significant mediation on the impact on the strength of relationship and word-of-mouth quality to purchase intention. On this basis, recommendations are made for the implementation of IWOM marketing strategies for E-commerce live broadcast platforms and anchors.
This paper presents a new framework for integrating untranscribed spoken content into the acoustic training of an automatic speech recognition system. Untranscribed spoken content plays a very important role for under-resourced languages because the production of manually transcribed speech databases still represents a very expensive and time-consuming task. We proposed two new methods as part of the training framework. The first method focuses on combining initial acoustic models using a data-driven metric. The second method proposes an improved acoustic training procedure based on unsupervised transcriptions, in which word endings were modified by broad phonetic classes. The training framework was applied to baseline acoustic models using untranscribed spoken content from parliamentary debates. We include three types of acoustic models in the evaluation: baseline, reference content, and framework content models. The best overall result of 18.02% word error rate was achieved with the third type. This result demonstrates statistically significant improvement over the baseline and reference acoustic models.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.133-137
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1994
In this paper, a method for designing an optimal weight function for the weighted cepstral distance measure is proposed. A conventional weight function or cepstral lifter is obtained eperimentally depending on the spectral components to be emphasized. The proposed method minimizes the error between word reference patterns and the traning data. To compare the proposed optimal weight function with conventional function, speech recognition systems based on Dpynamic Time Warping and Hidden Markov Models were constructed to conduct speaker independent isolated word necogination eperiment. Results show that the proposed method gives better performance than conventional weight functions.
Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.1
no.3
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pp.369-386
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2001
This paper will show that traditional approaches to the derivation of different negative words have been of an essentially hypothetical nature, based on either linguists' intuitions or rather scant evidence, and that native-speaker dictionary entries show meaning potentials (rather than meanings) which are in fact linguistic and cognitive prototypes. The purpose of this paper is to demonstrate that using a large corpus of natural language can provide better answers to questions about word-formation (i.e., with particular reference to negative prefixation) than any other source of information.
In a prevailing view of meaning and reference (cf. Frege 1892), words pick out entities in the physical world by virtue of meaning. Linguists and philosophers have argued whether the meaning of a word is inside or out-side language users' mind; but, in general, they have taken it for granted that words refer to entities in the physical world. Hilary Putnam (1975), based on his famous twin-earth thought experiment, argued that the meaning of a word could not be inside language users' head. In this paper, I point out that Putnam's argument makes sense only if words refer to entities in the physical world. That is, Putnam did not provide any argument against mentalistic semantics, since he erroneously assumed that meaning, but not reference, was inside our mind in mentalistic semantics. Mentalistic semanticist, however, assume that words pick out their references inside our head (instead of a possible outside world). A number of arguments for the mentalistic position come from psychology: studies on emotion and visual perception provide numerous cases where words cannot pick out entities from the physical world, but inside our head. The mentalistic theory has desirable consequences for the philosophy of language in that some classical puzzles of language (e.g. Russell's (1919) well-known puzzle of excluded middle) are explained well in the proposed theory.
Speaker adaptive continuous speech recognition for the RM speech corpus is described in this paper. Learning of hidden markov models for the reference speaker is performed for the training data of RM corpus. For the evaluation, evaluation data of RM corpus are used. Parts of another training data of RM corpus are used for the speaker adaptation. After dynamic time warping of another speaker's data for the reference data is accomplished, error back propagation neural network is used to transform the spectrum between speakers to be recognized and reference speaker. Experimental results to get the best adaptation by tuning the neural network are described. The recognition ratio after adaptation is substantially increased 2.1 times for the word recognition and 4.7 times for the word accuracy for the best.
The ultimate goal of legal knowledge search is to obtain optimal legal information based on laws and precedent. Text mining research is actively being undertaken to meet the needs of efficient retrieval from large scale data. A typical method is to use a word embedding algorithm based on Neural Net. This paper demonstrates how to search relevant information, applying Korean law information to word embedding. First, we extracts reference laws from precedents in order and takes reference laws as input of Law2Vec. The model learns a law by predicting its surrounding context law. The algorithm then moves over each law in the corpus and repeats the training step. After the training finished, we could infer the relationship between the laws via the embedding method. The search performance was evaluated based on precision and the recall rate which are computed from how closely the results are associated to the search terms. The test result proved that what this paper proposes is much more useful compared to existing systems utilizing only keyword search when it comes to extracting related laws.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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