According to Jeong Ho-seong (1999), Koreans use an average of only 20% of the 508,771 entries of the Korean standard unabridged dictionary. To establish MRD for natural language processing, it is necessary to select Korean lexical units that are used frequently and are considered as basic words. In this study, this selection process is done semi-automatically using the KAIST large corpus. Among about 220,000 morphemes extracted from the corpus of 40,000,000 eojeols, 50,637 morphemes (54,797 senses) are selected. In addition, the coverage of these morphemes in various texts is examined with two sub-corpora of different styles. The total coverage is 91.21 % in formal style and 93.24% in informal style. The coverage of 6,130 first degree morphemes is 73.64% and 81.45%, respectively.
한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.147-156
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2002
Aligned parallel corpora have proved very useful in many natural language processing tasks, including statistical machine translation and word sense disambiguation. In this paper, we describe an alignment technique for extracting transfer mapping from the parallel corpus. During building our system and data collection, we observe that there are three types of translation approaches can be used. We especially focuses on Traditional Chinese and Simplified Chinese text lexical translation and a method for extracting transfer mappings for machine translation.
Nine immature 30-day-old female rats were injected sc at 0800 hr with pregnant mare serum gonadotrophin(PMSG) to induce ovulation and mating. Fifty-six hours later the animals were placed with mature male rats overnight (one female and one male). Five of 9 immature female rats treated with PMSG were pregnant and allowed to maintain the pregnancy to term. Three of 5 pregnant rats were failed to maintain pregnancy to term. Two of 5 pregnant rats seemed to be developed normally and increased abdominal enlargement as pregnancy progresses, but did not occurred parturition on day of 43 or 48 of pregnancy, respectively. On day 44 or 49, pregnant rats were killed and examined uterus and ovaries. There was no fetus but approximately 50∼60ml. of mucopurulent fluids were accumulated in the uterine cavity and 40 or 42 corpora lutea persisted in the ovaries. Pyometra was developed after coitus in PMSG-treated immature female rat.
본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.
최근 제안된 순환 신경망 기반 Encoder-Decoder 모델은 기계번역에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 이는 대량의 병렬 코퍼스를 전제로 하며 병렬 코퍼스가 소량일 경우 데이터 희소성 문제가 발생하며 번역의 품질은 다소 제한적이다. 본 논문에서는 기계번역의 이러한 문제를 해결하기 위하여 단일-언어(Monolingual) 데이터를 학습과정에 사용하였다. 즉, 역-번역(Back-translation)을 이용하여 단일-언어 데이터를 가상 병렬(Pseudo Parallel) 데이터로 변환하는 방식으로 기존 병렬 코퍼스를 확장하여 번역 모델을 학습시켰다. 역-번역 방법을 이용하여 영-한 번역 실험을 수행한 결과 +0.48 BLEU 점수의 성능 향상을 보였다.
The purpose of this paper is to find out some major characteristics of intermediate-advanced Korean learners' English by corpus- linguistically analyzing their essays in comparison with native speakers'. We construct a corpus of CBT TOEFL essays by Korean learners, NNS1 (94076 words in 402 texts), and its sub-corpus, NNS2 (14291 words in 45 texts), and then a corpus of model essays written or meticulously edited by native speakers, NS (14833 words in 35 texts). We compare NNS1 and NNS2 with NS, and with some other corpora, in terms of high-frequency words, and show that Korean learners' writings have more features of informal writing than those of formal writing, which is in accord with the reports in Granger (1998) that EFL writings by European advanced learners are characterized by informality.
Recently due to the rapid development of speech synthesis based on the corpora, the performance of TTS systems, which convert text into speech through synthesis, has enhanced, and they are applied in various fields. However, the procedure for objective assessment of the performance of systems is not well established in Korea. The establishment of the procedure for objective assessment of the performance of systems is essential for the assessment of development systems for the developers and as the standard for choosing the suitable systems for the users. In this paper we will report on the results of the basic research for the establishment of the systematic standard for the procedure of objective assessment of the performance of Korean TTS systems with reference to the various attempts for this project in Korea and other countries.
In this paper, we propose a transformation based robust adaptation technique that uses the maximum mutual information(MMI) estimation for the objective function and the linear spectral transformation(LST) for adaptation. LST is an adaptation method that deals with environmental noises in the linear spectral domain, so that a small number of parameters can be used for fast adaptation. The proposed technique is called MMI-LST, and evaluated on TIMIT and FFMTIMIT corpora to show that it is advantageous when only a small amount of adaptation speech is used.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.344-349
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1998
음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.
Explicit reference to the work of other authors is an essential feature of most academic research writings. Corpus analysis of academic text can reveal much about what writers actually do and why they do so. Application of corpus tools in language education has been well documented by many scholars (Pedersen, 1995, Swales, 1990, Thompson, 2000). They demonstrate how computer technology can assist in the effective analysis of corpus based data. For teaching purposes, tills recent research provides insights in the areas of English for Academe Purposes (EAP). The need for such support is evident when students have to use appropriate citations in their writings. Using Swales' (1990) division of citation forms into integral and non-integral and Thompson and Tnbble's (2001) classification scheme, this paper codifies academic texts in a corpus. The texts are academic research articles from different disciplines. The results lead into a comparison of the citation practices m different disciplines. Finally, it is argued that the information obtained in this study is useful for EAP writing courses in EFL countries.
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