Researching in text detection and segmentation has been done for a long period in the OCR area. However, there is some other area that the text detection and segmentation from images can be very useful. In this report, we first propose the design of a mobile translator system which helps non-native speakers to understand the foreign language using ubiquitous mobile network and camera mobile phones. The main focus of the paper will be the algorithm in detecting and segmenting texts embedded in the natural scenes from taken images. The image, which is captured by a camera mobile phone, is transmitted to a translator server. It is initially passed through some preprocessing processes to smooth the image as well as suppress noises. A threshold is applied to binarize the image. Afterward, an edge detection algorithm and connected component analysis are performed on the filtered image to find edges and segment the components in the image. Finally, the pre-defined layout relation constraints are utilized in order to decide which components likely to be texts in the image. A preliminary experiment was done and the system yielded a recognition rate of 94.44% on a set of 36 various natural scene images that contain texts.
Objective : to increase understanding of readers of Idan with translating in compliance with and restraining spoken language Method : referred to Chinese ancient language grammar and Korean standard language grammar Results & Conclusions : 1. spaced the original text by adequate syntax 2. corrected typo in typed text under the original text 3. translated in compliance with and restraining spoken language 4. footnoted in reference to fables and phrases.
온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.
This paper presented a course plan based on the ideas I gained from conducting a lecture on Chinese language for students in the second semester of the Chinese language department at a four-year university. In the paper, we sought to deviate from the traditional grammar-translation teaching style and find ways for students to enjoy learning without difficulty in all areas by using the 'total language approach' such as writing, speaking, listening and reading through reading skills. Therefore, we discussed the educational significance and expression of the 'Chinese Languages' class, and introduced the class stages and methods of progress. In other words, they suggested introduction of text plots, explanation of vocabulary and grammar, presentation of original text, questions about text, arrangement of words, ordering sentences to fit the plot, and understanding the plot while looking at the picture.
This study utilized Corpus-based Analysis process to compare the Cold Pathogen chapter in the 'English version of "Donguibogam"' to the 'English version of the "Shanghanlun"' translated by 罗希文 (Luo xi wen). Results of the linguistic analysis indicate that TTR, a ratio of number of types to number of tokens in the English version of "Shanghanlun" was 5.92% while TTR in the Cold pathogen chapter of English version of "Donguibogam" was 6.01%. It was also noted that the types of words frequently appearing in the two publications were the scientific name of medicinal herbs; the method of producing the herbal prescription (including terminology representing weights and measures); and Chinese descriptions of concepts considered important in both Korean and Chinese medicinal practices. Finally, it was possible to find points of comparison in naming of symptoms, diagnosis, prescriptions, and respective names of six meridians. Though the language difference is minimal, the vocabulary found in the Cold Pathogen chapter of "Donguibogam" was more diverse than Luo's translation of "Sanghanlun". In general, literal translation in keeping with the sense of original text was better performed in Luo's translation of the "Sanghanlun" whereas the English version of the Cold Pathogen chapter in the "Donguibogam" was more of a "free" translation.
HyunJung Choi;Muyeol Choi;Seonhui Kim;Yohan Lim;Minkyu Lee;Seung Yun;Donghyun Kim;Sang Hun Kim
ETRI Journal
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제46권1호
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pp.127-136
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2024
The Korean language has written (formal) and spoken (phonetic) forms that differ in their application, which can lead to confusion, especially when dealing with numbers and embedded Western words and phrases. This fact makes it difficult to automate Korean speech recognition models due to the need for a complete transcription training dataset. Because such datasets are frequently constructed using broadcast audio and their accompanying transcriptions, they do not follow a discrete rule-based matching pattern. Furthermore, these mismatches are exacerbated over time due to changing tacit policies. To mitigate this problem, we introduce a data-driven Korean spoken-to-written transcription conversion technique that enhances the automatic conversion of numbers and Western phrases to improve automatic translation model performance.
This study aims to explore the characteristics of translated picture books in South Korea and their cultural meanings over a five-decade period. This time can broadly be divided into three periods, being the Settlement Period (pre-1990), the Flourishing Years (1991-2000) and Globalization (post-2001). During the Settlement Period, picture books in South Korea were derived mainly from Japan and America and tended to be informational in nature or based on folk tales. These were translated into Korean to meet the public's curiosity for foreign cultures or for scientific information. The Flourishing Years were characterised by the availability of picture books on a wide variety on themes and forms from all over the world. In this period, the translation of books into Korean focused on a literal rendition of the meanings and sounds of names from the original text. There was also a proliferation of audiotapes, videos and TV programs based on famous picture books. In the current period of Globalization, Korean publishers, who have built confidence through studying foreign picture books over time, have increased efforts to produce their own picture books and export them abroad.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.77-84
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2016
In the field of natural language processing, Universal Networking Language (UNL) has been used by various researchers as an inter-lingual approach to automatic machine translation. The UNL system consists of two main components, namely, EnConverter for converting text from a source language to UNL, and DeConverter for converting from UNL to a target language. Currently, many projects are researching how to apply UNL to different languages. In this paper, we introduce the tools that are UNL's applications and discuss how to reuse them to encode a Vietnamese sentence into UNL expressions and decode UNL expressions into a Vietnamese sentence. The testing was done with about 1,000 Vietnamese sentences (a dictionary that includes 4573 entries and 3161 rules). In addition, we compare the proportion of sentences translated based on a direct method (Google Translator) and another one based on UNL.
본 논문에서는 Google에서 지원하는 오픈소스인 Tesseract-OCR을 이용한 문자/음성 인식 및 번역 앱에 대해 제안한다. 최근 한국어를 포함한 외국어 인식과 번역기능을 이용한 다양한 스마트폰 앱이 개발되어 여행에 필수품으로 자리잡고 있다. 스마트폰의 카메라기능을 이용하여 촬영한 영상을 인식률을 높이도록 처리하고, Crop기능을 넣어 부분 인식기능을 지원하며, Tesseract-OCR의 train data를 보완하여 인식률을 높이고, Google 음성인식 API를 이용한 음성인식 기능을 통해 인식된 유사한 문장들을 선택하도록 하고, 이를 번역하고 보여주도록 개발하였다. 번역 기능은 번역대상 언어와 번역할 언어를 선택할 수 있고 기본적으로 영어, 한국어, 일본어, 중국어로 번역이 가능하다. 이 기능을 이용하여 차량번호 인식, 사진에 포함된 글자를 통한 검색 등 다양한 응용분야에 맞게 앱을 개발할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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