Recently, eigenvoice approach has been widely used for rapid speaker adaptation. However, even in the eigenvoice approach, Performance improvement using very small amount of adaptation data is relatively small in comparison with that using somewhat large adaptation data because the reliable estimation of weights of eigenvoice is difficult. In this paper, we propose a rapid speaker adaptation method based on eigenvoice using the weight distribution characteristics to improve the performance on a small adaptation data. In the Experimental results on vocabulary-independent word recognition task (using PBW 452 database), the weight threshold method alleviates the problem of relatively low performance for a tiny small adaptation data. When single adaptation word is used, word error rate is reduced about 9-18% by the weight threshold method.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.6
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pp.1004-1022
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2022
This study seeks to investigate K-fashion's external image by examining the trends in global media reporting. It applies Dynamic Topic Modeling (DTM), which captures the evolution of topics in a sequentially organized corpus of documents, and consists of text preprocessing, the determination of the number of topics, and a timeseries analysis of the probability distribution of words within topics. The data set comprised 551 online media articles on 'Korean fashion' or 'K-fashion' published on Google News between 2010 and 2021. The analysis identifies seven topics: 'brand look and style,' 'lifestyle,' 'traditional style,' 'Seoul Fashion Week (SFW) event,' 'model size,' 'K-pop,' and 'fashion market,' as well as annual topic proportion trends. It also explores annual word changes within the topic and indicates increasing and decreasing word patterns. In most topics, the probability distribution of the word 'brand' is confirmed to be on the increase, while 'digital,' 'platform,' and 'virtual' have been newly created in the 'SFW event' topic. Moreover, this study confirms the transition of each K-fashion topic over the past 12 years, along with various factors related to Hallyu content, traditional culture, government support, and digital technology innovation.
GARA, Edwen Huang;GARA, Edwin Huang;RAHMAN, Fathony;WIBOWO, Alexander Joseph Ibnu
Journal of Distribution Science
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v.21
no.1
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pp.73-83
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2023
Purpose: This study analyzed the influence of restaurant service perception on customer satisfaction and its implications on customers' attitude towards, intention to return to, and word-of-mouth (WOM) regarding a restaurant chain. Research design, data and methodology: Data from 421 respondents were collected using the convenience sampling method. After analyzing the data normality and removing responses with missing data and outliers, 342 responses were selected for further analysis, and the hypotheses were tested using Structural Equation Modeling (SEM). Results: We found that service perception affected customer satisfaction and customer satisfaction affected the customers' attitude toward the restaurant chain, which affected customers' intention to return and WOM about the restaurant chain. Conclusions: This paper provides one of the most important empirical results for managers in the restaurant sector, especially in Indonesia. Restaurant managers should thus provide training to their employees to improve the quality of the interaction with the customers and thereby increase customer satisfaction. The limitations listed in this study include the exclusion of respondents' income. For future research, we suggest investigating models of customer participation or consumer value co-creation for restaurant marketing success. Consumers are generic actors in the service ecosystem engaged in the value co-creation process.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.11
no.5
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pp.45-55
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2023
Purpose: As one of the continuous studies on the offline distribution industry, the purpose of this study is to find ways for offline stores to respond to the growth of online shopping by identifying research trends on department stores. Research design, data and methodology: To this end, this study conducted word frequency analysis, word co-occurrence frequency analysis, BERTopic, LDA, and dynamic topic modeling using Python 3.7 on a total of 551 English abstracts searched with the keyword 'department store' in scienceON as of October 10, 2022. Results: The results of word frequency analysis and co-occurrence frequency analysis revealed that research related to department stores frequently focuses on factors such as customers, consumers, products, satisfaction, services, and quality. BERTopic and LDA analyses identified five topics, including 'store image,' with 'shopping information' showing relatively high interest, while 'sales systems' were observed to have relatively lower interest. Conclusions: Based on the results of this study, it was concluded that research related to department stores has so far been conducted in a limited scope, and it is insufficient to provide clues for department stores to secure competitiveness against online platforms. Therefore, it is suggested that additional research be conducted on topics such as the true role of department stores in the retail industry, consumer reinterpretation, customer value and lifetime value, department stores as future retail spaces, ethical management, and transparent ESG management.
Purpose: The objective of the study is to examine the role of approval goals, subjective norm, internal motivation, external motivation, attitude towards behavior, and perceived behavioral control on retail consumer's intention to consume fortified food in Pakistan. Research design, data, and methodology: The study was quantitative in nature. That is why the data were collected from 384 respondents approaching retail stores of Lahore, Gujranwala, and Faisalabad using mall intercept survey. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) was used to analyze the data. Results: The results show that approval goals significantly influence subjective norms. Secondly, subjective norms positively influence internal and external motivation. Thirdly, attitude towards behavior and internal motivation significantly impacted on intention. However, the findings of the study show, non-significant relationship of external motivation and perceived behavioral control with intention to consume fortified food. Conclusion: Theory of reasoned goal pursuit was used to investigate consumer intention to consume fortified food in Pakistan. This study is helpful for the marketers to create a word-of-mouth strategy to enhance positive word of mouth for the company, which ultimately beneficial to develop the distribution strategy of the firm. Fortified food is full of health enriched ingredients which is beneficial for society at large.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.4184-4202
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2021
Text steganography combined with natural language generation has become increasingly popular. The existing methods usually embed secret information in the generated word by controlling the sampling in the process of text generation. A candidate pool will be constructed by greedy strategy, and only the words with high probability will be encoded, which damages the statistical law of the texts and seriously affects the security of steganography. In order to reduce the influence of the candidate pool on the statistical imperceptibility of steganography, we propose a steganography method based on a new sampling strategy. Instead of just consisting of words with high probability, we select words with relatively small difference from the actual sample of the language model to build a candidate pool, thus keeping consistency with the probability distribution of the language model. What's more, we encode the candidate words according to their probability similarity with the target word, which can further maintain the probability distribution. Experimental results show that the proposed method can outperform the state-of-the-art steganographic methods in terms of security performance.
Let ($S_{\alpha}(n))_{n{\geq}1}$ be the lexicographically greatest Sturmian word of slope ${\alpha}$ > 0. For a fixed ${\sigma}$ > 1, we consider Dirichlet series of the form ${\nu}_{\sigma}({\alpha})$ := ${\Sigma}_{n=1}^{\infty}s_{\alpha}(n)n^{-{\sigma}}$. This paper studies the singular properties of the real function ${\nu}_{\sigma}$, and the Lebesgue-Stieltjes measure whose distribution is given by ${\nu}_{\sigma}$.
This study investigates a theoretical background to find the effects of antecedents on postpurchase dissatisfaction behavior. To test hypotheses empirically, 209 questionnaires were collected from customers of Korean retailers in Pusan. The results can be summarized as follows. First, the perceived likelihood of successful complaint, the perceived value of complaint, attitude toward complaining has a direct influence on voice. However, controllability has no significant effect on voice. Second, the controllability has a direct effect on exit but perceived value of complaint has no significant effect. Third, no variables have direct effects on negative word-of-mouth. These findings may reflect the fact that negative word-of-mouth is different from voice and exit in terms of dimensions of postpurchase dissatisfaction behavior.
App market has continuously been growth since its launch. The market revenues will reach about 1,000 billion US dollars in 2019. App is a core service for smartphone. Currently, there are more than 1.5 million mobile apps in App platform calling out for attention. So, if you are looking at developing a successful app, you need to have a solid marketing and distribution strategy. Online word of mouth(eWOM) is one of the most effective, powerful App marketing method. eWOM affect potential consumers' decision making, and this effect can spread rapidly through online social network. Despite the increasing research on word of mouth, only few studies have focused on content analysis. Most of studies focused on the causes and acceptance of eWOM and eWOM performance measurement. This study aims to content analysis of mobile apps review In 2013, Google researchers announced Word2Vec. This method has overcome the weakness of previous studies. This is faster and more accurate than traditional methods. This study found out the relationship between mobile app reviews and checked for reactions by Word2vec.
The key word (KW) is a set of words to clearly express the important causations of marine accidents; they are determined by a judge in a Korean maritime safety tribunal. The selection of KW currently has two main issues: one is maintaining consistency due to the different subjective opinion of each judge, and the second is the large number of KW currently in use. To overcome the issues, the systematic framework used to construct KW's needs to be optimized with a minimal number of KW's being derived from a set of Common Words (CW). The purpose of this study is to identify a set of CW to develop the systematic KW construction frame. To fulfill the purpose, the word reduction method to find minimum number of CW is proposed using P areto distribution function and Pareto index. A total of 2,642 KW were compiled and 56 baseline CW were identified in the data sets. These CW, along with their frequency of use across all KW, are reported. Through the word reduction experiments, an average reduction rate of 58.5% was obtained. The estimated CW according to the reduction rates was verified using the Pareto chart. Through this analysis, the development of a systematic KW construction frame is expected to be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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