Previous polarity classification using sentiment analysis utilizes a sentence rule by product reviews based rating points. It is difficult to be applied to blogs which have not rating of product reviews and is possible to fabricate product reviews by comment part-timers and managers who use web site so it is not easy to understand a product and store reviews which are reliability. Considering to these problems, if we analyze blogs which have personal and frank opinions and classify polarity, it is possible to understand rightly opinions for the product, store. This paper suggests that we extract high frequency vocabularies in blogs by several domains and choose topic words. Then we apply a technique of sentiment analysis and classify polarity about contents of blogs. To evaluate performances of sentiment analysis, we utilize the measurement index that use Precision, Recall, F-Score in an information retrieval field. In a result of evaluation, using suggested sentiment analysis is the better performances to classify polarity than previous techniques of using the sentence rule based product reviews.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.1
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pp.49-62
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2022
Online customer review data can be easily collected on the Internet and also they describe sentimental evaluation of a product in different aspects. Previous sentiment analysis studies evaluate the degree of sentiment with review data, which may have multiple sentences describing different product aspects. Since different aspects of a product can be described in a sentence, the proposed method suggested analyzing a sentence to build a pair of a product aspect terms and sentimental terms. Bidirectional LSTM and CRF algorithms were used in this paper. A pair of aspect terms and sentimental terms are evaluated by pre-defined evaluation rules. The paper suggested using the result of evaulation as inputs of QFD, so that the quantified customer voices effect on the requirements of a new product. Online reviews for a hair dryer were used as an example showing that the proposed approach can derive reasonable sentiment analysis results.
This study aimed to investigate the clinical utility of voiced sentence tasks for voice evaluation. To this end, we analyzed the correlation between perturbation-based acoustic measurements [jitter percent (jitter), shimmer percent (shimmer), Noise to Harmonic Ratio (NHR)] using sustained vowel phonation, and cepstrum-based acoustic measurements [Cepstral Peak Prominence (CPP), Low/High spectral ratio (L/H ratio)] using voiced sentences. As a result of analyzing data collected from 65 patients with voice disorders, there was a significant correlation between the CPP and jitter (r = -.624, p = .000), shimmer (r = -.530, p = .000), NHR (r = -.469, p = .000).This suggests that the cepstrum measurement of voiced sentences can be used as an alternative to the analysis limitations of the pathological voice such as not possible perturbation-based acoustic measurement, and result difference according to the analysis section.
The frequency in which noise energy is generated, that is, the point where the preceding vowel ends is the cut-off frequency. Thereupon, this study intends to examine the correlations between, cut-off frequencies, cut-off frequencies changed by the following vowel, and cut-off frequencies and nasalance score, of fricatives and affricates with the subjects of children with the cleft palate and normal children. The subjects of this study are total 12 children residing in Seoul and Gyeonggi area. Six are the children diagnosed to have the cleft palate and whose chronological age are more than six, and another six are the normal children who are also more than six and whose chronological age and sex correspond to those of the former. Each subject was presented with nonsyllable environment and sentence environment(50 environment) of fricatives and affricates. Regarding meaningless syllable environment and sentence environment of fricatives and affricates, children with the cleft palate had lower cut-off frequencies than normal children. As a result of comparative study on correlations between cut-off frequencies and nasalance score of children with the cleft palate and normal children, it doesn't show statistically significant correlations in both meaningless syllable environment and sentence environment of normal children, but it has statistically significant correlations in sentence environment of children with the cleft palate.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.25
no.6
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pp.961-967
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2011
This study is about 'Ji-Qi-Shang-Chong(其氣上衝)' in Shang-han-lun("傷寒論")'s 15th text. Shang-han-lun is a basic text about pathology of Traditional Korean Medicine written by Zhang-Zhong-Jing(張仲景). In that text, there are so many cases of people having some symptoms, how to treat them, and which herb medicine to give them, and the side effects of wrong treatments. In those cases, there is symptom said 'Ji-Qi-Shang-Chong(其氣上衝)' in the 15th text. But there is no detailed description about that. So this study is aimed at studying exactly meaning of the 15th text's 'Ji-Qi-Shang-Chong(其氣上衝)' by comparing historical medical practitioners and analyzing with the bibliography, pathology, herb pharmacology, herbal medicine, pharmacology part. In the bibliographical analysis, this sentence has been transmitted from original Shan-han-lun written by Zhang-Zhong-Jing(張仲景). Former part of this sentence "太陽病, 下之後, 其氣上衝者, 可與桂枝湯". is most correspondent part with Zhong-Jing(仲景)'s. And there is correctional possibility about latter part.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.3
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pp.215-221
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2016
This paper describes an automatic vowel sequence reproduction system for a talking robot built to reproduce the human voice based on the working behavior of the human articulatory system. A sound analysis system is developed to record a sentence spoken by a human (mainly vowel sequences in the Japanese language) and to then analyze that sentence to give the correct command packet so the talking robot can repeat it. An algorithm based on a short-time energy method is developed to separate and count sound phonemes. A matching template using partial correlation coefficients (PARCOR) is applied to detect a voice in the talking robot's database similar to the spoken voice. Combining the sound separation and counting the result with the detection of vowels in human speech, the talking robot can reproduce a vowel sequence similar to the one spoken by the human. Two tests to verify the working behavior of the robot are performed. The results of the tests indicate that the robot can repeat a sequence of vowels spoken by a human with an average success rate of more than 60%.
The majority of work done to date on natural language processing has focused on analysis and understanding of language, thus natural language generation had been relatively less attention than understanding, And people even tends to regard natural language generation CIS a simple reverse process of language understanding, However, need for natural language generation is growing rapidly as application systems, especially multi-language machine translation systems on the web, natural language interface systems, natural language query systems need more complex messages to generate, In this paper, we propose an algorithm to generate more flexible and natural sentence using lexical functions of Igor Mel'uk (Mel'uk & Zholkovsky, 1988) and systemic grammar.
In this paper we extracted control rules of synthetical pauses and syllable durations depending on pronunciation speed in Korean speech from the spoken sentences recorded by 18 professional announcers. Pause rules were divided into three categories : pause between sentences(PBS), pause between clauses(PBC) and pause between intonational phrases(PBI). From the analysis results it is found that comparing the slowly spoken sentence with the fast spoken sentence the duration difference between them is due to the synthetical pause increments, expecially, of PBS and PBC. In addition, it is also found that the increment ratio of the mean syllable duration Is low. On the other hand, PBI was not pronounced in the fast spoken sentences. PBI was pronounced at the pronunciation speed(PS) over some PS.
A multimedia Version of ${\ulcorner}Lee-Kim test of Korean Articulation{\lrcorner}$ "Lee-Kim Test of Korean Articulation" consisting of picture test, Sentence test, user's manual and notation, analysis sheets was published in 1990 to serve as a standard tool for testing and analysing the articulation errors of normal and abnormal speakers. It has been found, however that, the picture and sentences test using the printed version of Lee-Kim test of Korean Articulation revealed several limitations, in i, e, a) inefficiency in inducing desirable response from the informants b) lack of concentration and interest on the part of informants c) no consistent way of providing the informant with a clue in case the informant is unfamiliar with the word represented by the picture or the sentence. d) no reliable means for the speech-language pathologist to analyze and evaluate the informant's speech in relation to the standard pronunciation A multimedia version of Lee-Kim Korean articulation Test which features picture and word as well as recorded voice has been developed with a view to eliminating the limitation mentioned above and facilitating the articulation test-with ease and accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4264-4279
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2017
In this paper, maximum likelihood-based automatic lexicon generation using mixed-syllables is proposed for unlimited vocabulary voice interface for East Asian languages (e.g. Korean, Chinese and Japanese) in AI-assistant based interaction with mobile devices. The conventional lexicon has two inevitable problems: 1) a tedious repetition of out-of-lexicon unit additions to the lexicon, and 2) the propagation of errors during a morpheme analysis and space segmentation. The proposed method provides an automatic framework to solve the above problems. The proposed method produces a level of overall accuracy similar to one of previous methods in the presence of one out-of-lexicon word in a sentence, but the proposed method provides superior results with the absolute improvements of 1.62%, 5.58%, and 10.09% in terms of word accuracy when the number of out-of-lexicon words in a sentence was two, three and four, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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