Akhtari-Zavare, Mehrnoosh;Ghanbari-Baghestan, Abbas;Latiff, Latiffah A.;Khaniki, Hadi
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권4호
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pp.1337-1341
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2015
Background: Breast cancer is the most common cancer and the second principal cause of cancer deaths among women worldwide, including Malaysia. This study focused on media choice and attempted to determine the communication channels mostly used and preferred by women in seeking information and knowledge about breast cancer. Materials and Methods: A cross sectional study was carried out to examine the breast cancer prevention information seeking behavior among 450 students at one private university in Malaysia. Results: The mean age of respondents was $25{\pm}4.3years$. Common interpersonal information sources were doctors, friends, and nurses and common channel information sources were television, brochure, and internet. Overall, 89.9% used cell phones, 46.1% had an interest in receiving cell phone breast cancer prevention messages, 73.9% used text messaging, and 36.7% had an interest in receiving text breast cancer prevention messages. Bivariate analysis revealed significant differences among age, eduation, nationality and use of cell phones. Conclusions: Assessment of health information seeking behavior is important for community health educators to target populations for program development.
Using literary materials as resources for English learning rather than an object of literary study can be a genuine tool for the students to learn English in the form of oral and written communication. This case study treated the applications of a whole text to the overall course divided into pre-reading activities, while-reading activities, and post-reading activities and the applications of some partial passages extracted from various texts to teaching objectives with many levels of difficulty. This study found that literary texts could be good materials to teach the target language in EFL setting. The English-speaking students with little linguistic competence as a foreign language may be limited in learning English at first, but soon they can accelerate their linguistic competence by reinforcing the literary competence through the literary texts. To achieve effectively a desired goal through the use of literary texts as resources for language development several concrete techniques should be introduced: teacher-guided question strategies laying a central emphasis on the text itself, a problem-solving ability through student-centered activities, process-based and open-ended activities should be presented in a variety of ways using many appropriate activities according to teaching procedure with a careful selection of the texts.
Objective: This study investigates user performance and user perceptions of dynamic Chinese text displays (Leading display and RSVP display) when users search for target information. Background: Today, information searching with dynamic displays is widely used in TV programs, on Internet advertisements, for traffic information systems, and more. Method: A human factors experiment was conducted to compare both displays. Eighteen subjects participated in evaluating two simulated interfaces for the leading display and the RSVP display. Results: The results show that the leading display was better in terms of search time and certain subjective measurements (Easiness, frustration, anxiety). The latter results are consistent with the conclusions of other research efforts showing that dynamic displays are more effective and efficient when reading information. Conclusion: The leading display is more useful for Chinese users in terms of both information searching and information reading. Application: This study helps design dynamic displays written in Chinese texts.
The aim of this article is to review the traditional methodologies of teaching translation that concentrate on text-typologies and, as an alternative, to propose an eclectic multi-componential approach that involves a set of interdisciplinary skills with a view to improving the trainee translators' competences and skills. To this end, three approaches, namely a minimalist approach, a pre-transferring adjustment approach and a revision vs. editing approach are proposed to shift the focus of attention from teacher-centred approaches towards student-centred approaches. It has been shown that translator training programmes need to focus on improving the trainee translators' competences and skills, such as training them how to produce and select among the different versions they produce by themselves with justified confidence as quickly as they can (minimalist approach), adjust the original text semantically, syntactically and/or textually in a way that the source text supplely accommodates itself in the linguistic system of the target language (pre-transferring adjustment), and revise and edit others' translations. As the validity of the approach proposed relies partially on instructors' competences and skills in teaching translation, universities, particularly in the Arab world, need to invest in recruiting expert practitioners instead of depending mainly on bilingual teachers to teach translation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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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.
Purpose: Topic modeling is a text mining technique that extracts concepts from textual data and uncovers semantic structures and potential knowledge frameworks within context. This study aimed to identify major keywords and network structures for each major topic to discern research trends in women's health nursing published in the Korean Journal of Women Health Nursing (KJWHN) using text network analysis and topic modeling. Methods: The study targeted papers with English abstracts among 373 articles published in KJWHN from January 2011 to December 2021. Text network analysis and topic modeling were employed, and the analysis consisted of five steps: (1) data collection, (2) word extraction and refinement, (3) extraction of keywords and creation of networks, (4) network centrality analysis and key topic selection, and (5) topic modeling. Results: Six major keywords, each corresponding to a topic, were extracted through topic modeling analysis: "gynecologic neoplasms," "menopausal health," "health behavior," "infertility," "women's health in transition," and "nursing education for women." Conclusion: The latent topics from the target studies primarily focused on the health of women across all age groups. Research related to women's health is evolving with changing times and warrants further progress in the future. Future research on women's health nursing should explore various topics that reflect changes in social trends, and research methods should be diversified accordingly.
This study focuses on a method for sequential data augmentation in order to alleviate data sparseness problems. Specifically, we present corpus expansion techniques for enhancing the coverage of a language model. Recent recurrent neural network studies show that a seq2seq model can be applied for addressing language generation issues; it has the ability to generate new sentences from given input sentences. We present a method of corpus expansion using a sentence-chain based seq2seq model. For training the seq2seq model, sentence chains are used as triples. The first two sentences in a triple are used for the encoder of the seq2seq model, while the last sentence becomes a target sequence for the decoder. Using only internal resources, evaluation results show an improvement of approximately 7.6% relative perplexity over a baseline language model of Korean text. Additionally, from a comparison with a previous study, the sentence chain approach reduces the size of the training data by 38.4% while generating 1.4-times the number of n-grams with superior performance for English text.
Nowadays, large amounts of XML documents are available in the Internet. Thus, we need to analyze them multidimensionally in the same way as relational data. In this paper, we propose a new framework for multidimensional analysis of XML documents, which we call XML-OLAP. We base XML-OLAP on XML warehouses where all fact and dimension data are stored as XML documents. We build XML cubes from XML warehouses. We propose a new OLAP language for XML cubes, which we call XML-MDX. XML-MDX statements target XML cubes and use XQuery expressions to designate measure, axis and slicer. They incorporate text mining operations for aggregating text data. We apply XML-OLAP to the United States patent XML warehouse to demonstrate multidimensional analysis of XML documents.
Nowadays, large amounts of XML documents are available on the Internet. Thus, we need to analyze them multi-dimensionally in the same way as relational data. In this paper, we propose a new frame-work for multidimensional analysis of XML documents, which we call XML-OLAP. We base XML-OLAP on XML warehouses where every fact data as well as dimension data are stored as XML documents. We build XML cubes from XML warehouses. We propose a new multidimensional expression language for XML cubes, which we call XML-MDX. XML-MDX statements target XML cubes and use XQuery expressions to designate the measure data. They specify text mining operators for aggregating text constituting the measure data. We evaluate XML-OLAP by applying it to a U.S. patent XML warehouse. We use XML-MDX queries, which demonstrate that XML-OLAP is effective for multi-dimensionally analyzing the U.S. patents.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.392-401
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2021
When a data file is shared through various methods on the Internet, the data file may be damaged in various cases. To prevent this, some websites provide the checksum value of the download target file in text data type. The checksum value provided in this way is then compared with the checksum value of the downloaded file and the published checksum value. If they are the same, the file is regarded as the same. However, the checksum value provided in text form is easily tampered with by an attacker. Because of this, if the correct checksum cannot be verified, the reliability and integrity of the data file cannot be ensured. In this paper, a checksum value is generated to ensure the integrity and reliability of a data file, and this value and related file information are stored in the blockchain. After that, we will introduce the research contents for designing and implementing a system that provides a function to share the checksum value stored in the block chain and compare it with other people's files.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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