• Title/Summary/Keyword: sentence processing

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Relationship between Alternating Attention and Context Use during Sentence Processing in Older and Younger Adults (정상노인과 젊은 성인의 문맥을 이용한 문장처리와 교대주의력의 관계)

  • Park, Youngmi
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.11
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    • pp.527-539
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    • 2018
  • Cognitive decline in aging is known to yield detrimental effects in syntactic processing and working memory capacity is the most crucial cognitive function in understanding older adults' sentence processing skills. This study examined how young and older adults utilize contextual information while resolving NP-attached Ps vis word-by-word self-paced reading paradigm. In addition, the study asked which cognitive functions play roles on the use of a NP-supporting context during processing of NP-attached PP. When NP-attached PP was presented in a supporting context, both age groups performed faster than in the null context condition. Among different cognitive functions, alternating attention skills were correlated with the ability utilizing context during syntactic ambiguity resolution and working memory capacity was not found to be crucial for this study. In conclusion, this study suggests that aging does not always affect older adults' syntactic processing negatively and relevant cognitive function may vary depending on the type of syntactic structure.

Sentence Abstraction for Text Summarization (문서요약을 위한 문장추상화)

  • Kim, Gon;Bae, Jae-Hak
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.531-534
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    • 2002
  • 본 논문에서는 문서요약의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다. 이에 문장추상화의 판단기준이 되의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다 이에 문장추상화의 판단기준이 되는 요소들을 구문분석기를 통해 얻은 정보와, 문장의 구성성분들이 가지는 온톨로지 정보를 바탕으로 선정하였다. 문장추상화에는 Roget 시소러스에 기반한 온톨로지 OfN, 구문분석기 LGPI+, 그리고 이를 활용하는 문장추상기 SABOT를 이용하였다. 본 논문을 통하여 문장추상화가 문서 과정에 동원할 수 있는 유용한 도구임을 보였다.

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A Design of Important Sentence Extraction Method for Automatic Text Summarization System (자동 문서요약을 위한 중요문 추출 방법 설계)

  • Shin, Sung-Hyuk;Kim, Tae-Wan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.543-546
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    • 2001
  • 본 논문에서는 빠른 속도로 증가하고 있는 인터넷상의 정보와 서비스를 검색함에 있어서 기본적인 내용은 유지하면서 정보의 과부하(information overload)문제를 해결하기 위한 문서요약의 방법으로 통계적 접근 방법에서 Kupiec의 요약문이 가지는 특성을 이용하여 문서의 방법을 설계하였다. 요약문의 각 문장에 대하여 중요도에 따라 가중치를 부여 한 후, 주어진 임계값에 따라 가중치가 낮은 문장들을 제외한다. 제외 후 가중치 점수를 부여해서 요약문 문장의 개수를 조절하면서 중요문을 추출할 수 있다.

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Implementation of Sentence Construction using Lexical Information (어휘 정보를 이용한 문장완성의 구현)

  • 황인정;이은실;민홍기
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2003.06a
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    • pp.10-13
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    • 2003
  • 본 연구는 어휘 정보를 이용하여 구어체 문장구성을 하였다. 구어체 문장구성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 통신보조기기에 사용하기 위해서이다. 통신보조기기는 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 그러므로 문장을 구성하기 위해서 어휘 정보를 통신보조기기의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였다. 어휘는 도메인별로 발췌하고 분류하였으며, 각 어휘에 대해 시소러스와 하위범주화사전을 만들었다. 어휘정보에 관한 상세한 정보는 문장구성과 재사용 그리고 문맥상 어색한 문장검출을 위해 중요한 자료가 된다.

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A Study on Emotion Analysis on Sentence using BERT (BERT 를 활용한 문장 감정 분석 연구)

  • Lee, Hanbum;Koo, Jahwan;Kim, Ung-Mo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.909-911
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    • 2020
  • 소셜 네트워크 서비스 등의 발전으로 인해 개인이 다수에게 의견을 표출하는 통로가 활성화되었다. 게시물에 드러난 감정을 통해 특정 주제에 대한 여론을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 BERT를 통한 문장 분석 기술, 그 중에서도 감정 분석을 하는 방법을 분석하고, 이를 일반화된 문장에 적용시키기 위한 데이터 셋 구성에 관하여 연구를 진행하였다.

Analysis of major components of YouTube fishing content (유튜브 낚시성 콘텐츠의 주요 구성요소 분석)

  • Lee, Seo-Woo;Jo, Mi-jeong;Chae, Eun-bi;Kim, Hae-in
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.779-781
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    • 2022
  • 본 연구에서는 낚시성 콘텐츠의 주요 구성 요소인 썸네일과 제목을 MLKit와 TF-IDF를 이용하여 분석하고 이를 딥러닝 Sentence BERT 모델에 적용하였다. 이를 활용하여 추후 낚시성 콘텐츠를 걸러내는 알고리즘을 개발 예정이다.

Tourist Attraction Classification using Sentence Generation Model and Review Data (문장 생성 모델 학습 및 관광지 리뷰 데이터를 활용한 관광지 분류 기법)

  • Jun-Hyeong Moon;In-Whee Joe
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.745-747
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    • 2023
  • 여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

Machine Translation of Korean-to-English spoken language Based on Semantic Patterns (의미패턴에 기반한 대화체 한영 기계 번역)

  • Jung, Cheon-Young;Seo, Young-Hoon
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.9
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    • pp.2361-2368
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    • 1998
  • This paper analyzes Korean spoken language and describes the machine translation o[ Korean to-English spoken language based on semantic patterns, In Korean-to-English machine translation. ambiguity of Korean sentence analysis using syntactic information can be resolved by semantic patterns, Therefore, for machine translation of spoken language, we estabilish the system based on semantic patterns extracted from Korean scheduling domain, This system obtains the robustness by skip ability of syllables in analysis of Korean sentence and we add options to semantic patterns in order to reduce pattern numbers, The data used [or the experiment are scheduling domain and performance of Korean-to-English translation is 88%.

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A Study of Fundamental Frequency for Focused Word Spotting in Spoken Korean (한국어 발화음성에서 중점단어 탐색을 위한 기본주파수에 대한 연구)

  • Kwon, Soon-Il;Park, Ji-Hyung;Park, Neung-Soo
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.15B no.6
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    • pp.595-602
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    • 2008
  • The focused word of each sentence is a help in recognizing and understanding spoken Korean. To find the method of focused word spotting at spoken speech signal, we made an analysis of the average and variance of Fundamental Frequency and the average energy extracted from a focused word and the other words in a sentence by experiments with the speech data from 100 spoken sentences. The result showed that focused words have either higher relative average F0 or higher relative variances of F0 than other words. Our findings are to make a contribution to getting prosodic characteristics of spoken Korean and keyword extraction based on natural language processing.

Automatic Single Document Text Summarization Using Key Concepts in Documents

  • Sarkar, Kamal
    • Journal of Information Processing Systems
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    • v.9 no.4
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    • pp.602-620
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    • 2013
  • Many previous research studies on extractive text summarization consider a subset of words in a document as keywords and use a sentence ranking function that ranks sentences based on their similarities with the list of extracted keywords. But the use of key concepts in automatic text summarization task has received less attention in literature on summarization. The proposed work uses key concepts identified from a document for creating a summary of the document. We view single-word or multi-word keyphrases of a document as the important concepts that a document elaborates on. Our work is based on the hypothesis that an extract is an elaboration of the important concepts to some permissible extent and it is controlled by the given summary length restriction. In other words, our method of text summarization chooses a subset of sentences from a document that maximizes the important concepts in the final summary. To allow diverse information in the summary, for each important concept, we select one sentence that is the best possible elaboration of the concept. Accordingly, the most important concept will contribute first to the summary, then to the second best concept, and so on. To prove the effectiveness of our proposed summarization method, we have compared it to some state-of-the art summarization systems and the results show that the proposed method outperforms the existing systems to which it is compared.