• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.33-39
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• 2021

본 연구는 구약 성경 코퍼스와 신약 성경 코퍼스, 그리고 구약과 신약 성경을 통합한 코퍼스에서 추출된 키워드 목록의 어휘적 특징을 분석하고, 또 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 분석 방식임을 밝히고자 하였다. 이를 위해 Bible Hub의 NLT 웹사이트에서 성경 파일을 다운받아 약 57만 어절의 구약 성경 코퍼스와 약 20만 어절의 신약 성경 코퍼스를 구축하였다. 목표 코퍼스와 참조 코퍼스의 비교를 통한 키워드 목록을 추출하기 위해서 Scott(2020)의 WordSmith 8.0 프로그램을 사용하였다. 그 결과, 분포도 기반 키워드 분석이 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 키워드 목록의 어휘적 특징을 보다 더 잘 나타낼 수 있었고, 또 코퍼스 내용의 대표성과 변별성을 충분히 충족시킬 수 있는 최적의 키워드 목록을 추출하기 위해서는 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 방식임을 밝혔다.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.248-252
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• 2004

실제 언어생활에 있어서 여러 다양한 경제적 문화적 사회적 환경에 따라 다른 어휘가 사용되고, 각각의 다양한 환경에서 새롭게 신조어가 추가되는 등 어휘의 양적인 변화가 일어난다. 이러한 역동적인 언어 현실을 자동 발음열 생성기에 반영하기 위하여, 본 논문은 추가된 텍스트로부터 예외발음사전을 구축하는 방법을 제안하고, 이러한 방법으로 구축된 예외발음사전을 이용한 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 실험하였다. 본 시스템에 대하여 ETRI에서 출시된 음성인식용 텍스트 코퍼스 가운데 한 달 동안의 신문기사를 모은 53,750문장 (740,497 어절)을 이용하여 실험한 결과 100%의 성능을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권7호
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• pp.221-228
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• 2020

품사부착말뭉치는 품사정보를 부착한 말뭉치를 말하며 자연언어처리 분야에서 다양한 학습말뭉치로 사용된다. 학습말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 실상은 다양한 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류들은 학습된 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 다소 완화시키기 위해서 본 논문에서는 XGBoost와 교차 검증을 이용하여 이미 구축된 품사부착말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류가 포함된 품사부착말뭉치와 XGBoost를 사용해서 품사부착기를 학습하고, 교차검증을 이용해서 품사오류를 검출한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 매개변수를 조절하면서 학습된 품사부착기의 출력을 비교함으로써 오류를 검출한다. 매개변수를 조절하기 위해서 본 논문에서는 작은 규모의 오류부착말뭉치를 이용한다. 이 말뭉치는 오류 검출 대상의 전체 말뭉치로부터 임의로 추출된 것을 전문가에 의해서 오류가 부착된 것이다. 본 논문에서는 성능 평가의 척도로 정보검색에서 널리 사용되는 정밀도와 재현율을 사용하였다. 또한 모집단의 모든 오류 후보를 수작업으로 확인할 수 없으므로 표본 집단과 모집단의 오류 분포를 비교하여 본 논문의 타당성을 보였다. 앞으로 의존구조부착 말뭉치와 의미역 부착말뭉치에서 적용할 계획이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.747-754
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• 2004

본 논문에서는 114 안내시스템에 저장되어있는 서로 중복되어 있지 않는 1,566,943개의 상호명 코퍼스에서 이 코퍼스의 특징을 가장 잘 표현 해 줄 수 있는 최적 코퍼스를 설계하였다. 최적 코퍼스를 구하기 위해 두 단계의 방식을 택한다. 일 단계는 기본코퍼스에 존재하는 트라이폰이 모두 나타내는 최소의 단어 셋을 구하는 최적 음소균형 코퍼스 셋이고 다음 단계는 기본코퍼스에 존재하는 트라이폰의 빈번도를 고려하는 최소의 단어 셋을 구하는 음소 분포코퍼스 셋을 설계하였다. 실험 결과 최적 음소 균형 셋으로 8,699단어가 선정되었으며 최적 음소 분포 균형 셋으로 16,783 단어가 선정되었다. 이러한 최적 코퍼스는 음성 및 합성 시스템을 위한 음성데이터베이스를 구축 할 때 이용된다.

• 영어어문교육
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• 제15권3호
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• pp.151-170
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• 2009

Recently speech texts have been increasingly used for English education because of their various advantages as language teaching and learning materials. The purpose of this paper is to analyze speech texts in a corpus-based lexical approach, and suggest some productive methods which utilize English speaking or writing as the main resource for the course, along with introducing the actual classroom adaptations. First, this study shows that a speech corpus has some unique features such as different selections of pronouns, nouns, and lexical chunks in comparison to a general corpus. Next, from a collocational perspective, the study demonstrates that the speech corpus consists of a wide variety of collocations and lexical chunks which a number of linguists describe (Lewis, 1997; McCarthy, 1990; Willis, 1990). In other words, the speech corpus suggests that speech texts not only have considerable lexical potential that could be exploited to facilitate chunk-learning, but also that learners are not very likely to unlock this potential autonomously. Based on this result, teachers can develop a learners' corpus and use it by chunking the speech text. This new approach of adapting speech samples as important materials for college students' speaking or writing ability should be implemented as shown in samplers. Finally, to foster learner's productive skills more communicatively, a few practical suggestions are made such as chunking and windowing chunks of speech and presentation, and the pedagogical implications are discussed.

• 영어어문교육
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• 제10권3호
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• pp.113-126
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• 2004

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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권4호
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• pp.268-273
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• 2013

In this paper, we propose a document classification model using Web documents as a part of the training corpus in order to resolve the imbalance of the training corpus size per category. For the purpose of retrieving the Web documents closely related to each category, the proposed document classification model calculates the matching score between word features and each category, and generates a Web search query by combining the higher-ranked word features and the category title. Then, the proposed document classification model sends each combined query to the open application programming interface of the Web search engine, and receives the snippet results retrieved from the Web search engine. Finally, the proposed document classification model adds these snippet results as Web documents to the training corpus. Experimental results show that the method that considers the balance of the training corpus size per category exhibits better performance in some categories with small training sets.

• 아시아태평양코퍼스연구
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• 제4권2호
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• pp.57-74
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• 2023

Having a firm grasp of technical terms is essential for learners of Japanese for Specific Purposes (JSP). This research aims to analyze Japanese nursing care vocabulary based on objective corpus-based frequency and subjectively rated word familiarity. For this purpose, we constructed a text corpus centered on the National Examination for Certified Care Workers to extract nursing care keywords. The Log-Likelihood Ratio (LLR) was used as the statistical criterion for keyword identification, giving a list of 300 keywords as target words for a further word recognition survey. The survey involved 115 participants of whom 51 were certified care workers (CW group) and 64 were individuals from the general public (GP group). These participants rated the familiarity of the target keywords through crowdsourcing. Given the limited sample size, Bayesian linear mixed models were utilized to determine word familiarity rates. Our study conducted a comparative analysis of word familiarity between the CW group and the GP group, revealing key terms that are crucial for professionals but potentially unfamiliar to the general public. By focusing on these terms, instructors can bridge the knowledge gap more efficiently.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.63-88
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• 2018

본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.

• 동의생리병리학회지
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• 제31권6호
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• pp.341-347
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• 2017

To investigate the effect of Corni Fructus(CF) water extracts on the relaxation of the corpus cavernosum, organ bath studies, histochemical and immunohistochemical methods were used and obtained the following results. In the organ bath study, the maximal contraction of the corpus cavernosum tissue by PE showed a significant relaxation effect at $3.0mg/m{\ell}$ of CF water extract. When ${\text\tiny{L}}$-NNA was pretreated corpuscular relaxation effect of CF water extract was significantly inhibited compared without ${\text\tiny{L}}$-NNA pretreatment. In $Ca^{2+}$-free solution, the increase of contraction due to $Ca^{2+}$ influx significantly inhibited in the pretreatment compared with no pretreatment of CF water extract. Histochemical and immunohistochemical studies showed that the ratio of smooth muscle to collagen fiber was increased in the CF group compared to the PE group in the corpus cavernosum, and the eNOS positive reaction increased and the PDE5 positive reaction decreased. These results suggest that CF extract has increased NO production through activation of eNOS and inhibited the action of PDE5 to block the extracellular $Ca^{2+}$ influx, thereby relaxing the smooth muscle of the corpus cavernosum.