KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.6
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pp.257-264
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2019
Recently, deep neural network based approaches have shown a good performance for various fields of natural language processing. A huge amount of training data is essential for building a deep neural network model. However, collecting a large size of training data is a costly and time-consuming job. A data augmentation is one of the solutions to this problem. The data augmentation of text data is more difficult than that of image data because texts consist of tokens with discrete values. Generative adversarial networks (GANs) are widely used for image generation. In this work, we generate sentimental texts by using one of the GANs, CS-GAN model that has a discriminator as well as a classifier. We evaluate the usefulness of generated sentimental texts according to various measurements. CS-GAN model not only can generate texts with more diversity but also can improve the performance of its classifier.
Kim, SeongHo;Kim, SungWon;Kim, KiWook;Lee, ByungWook
Journal of Korean Medical classics
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v.32
no.3
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pp.131-146
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2019
Objectives : The aim of this paper is to study the methodology for effectively analyzing the "Jinguiyaolue" prescriptions using database, and to explore possibilities of applying the data construction and query produced in the process to comparative research with other texts in the future. Methods : Using "Xinbianzhongjingquanshu(新編仲景全書)" as original script, the contents of "Jinguiyaolue" were entered into the database, in which one verse would be separated according to content for individual usage. Also, data with medicinal construction and disease pattern information of the previously constructed "Shanghanlun" database designed for comparison with other texts was applied for comparative analysis. Results : For input and analysis, 6 tables and 12 queries were made and used. Formulas were accessible by using herbal combinations, and applications of these formulas could be assembled for comparison. Formulas were also accessible by using disease pattern combinations, and combinations of herbs and disease pattern together were also applicable. In comparison with other texts, examples and frequency of usage of herbs could be relatively accurately compared, while disease patterns could not easily be compared. Conclusions : Herbal combinations, disease pattern combinations could yield related texts and herb/disease pattern combinations of the prescriptions in the "Jinguiyaolue", which shortened time needed for research among formulas in texts. However, standardization research for disease pattern is necessary for a more accurate comparative study that includes disease pattern information.
Literature had been at center-stage in the traditional grammar-translation-focused English classrooms up to the mid-twentieth century. As the Audiolingual Method and the Communicative Language Teaching have gained popularity in the English classrooms, however, literature has receded into the background of English education. The main reasons for using literary texts in the English classrooms for communication-focused English instruction need to be examined. First of all, students can come in touch with the subtle and varied uses of language through literature-based teaching. They also feel close to certain characters in the literary work and share the emotional reponses with them. They get personally involved in the plot of the story. Universal human experience and cultural enrichment are two other merits which can be conferred on students by literary texts. Such linguistic and literary experiences can be significantly integrated into the literature-based instruction. More significantly, the four language skills (reading, writing, listening and speaking) can be combined with one another and integrated into a literature-focused curriculum for English education. The value of literary texts in the English classrooms can be clearly demonstrated by effective ways of using such texts as Charlotte's Web for integrated instruction. The full array of benefits that literature can bring to English instruction, however, has yet to be fully realized. These potentials need to be materialized into classroom practice.
The aim of this paper is to investigate the usage of Korean markers -(n)un and -i/ka in editorial texts focusing on information structure. Noun phrases ending with the markers -(n)un and -i/ka were annotated semi-automatically using a corpus obtained from an online newspaper. Two important factors to determine the choice of markers were examined with the annotated data: referential givenness/newness and position in a sentence. Referential givenness and newness were adopted as indicators of information structure, topic and focus respectively. In addition to quantitative analysis, qualitative analysis was conducted on the selected data. The results suggest that both the marker -(n)un and -i/ka could carry a topic and a focus reading. Sentence position also played a crucial role in determining the marker, and the marker -i/ka was used more frequently in a later position of a sentence than the marker -(n)un.
The changes of prison facilities in the age of Enlightenment and Industrial Revolution, implies viewpoints architectural space as a representation of power. The aim of the study is to examine the structuralistic approach based on two authors of Michel Foucault and Robin Evans. Both texts are summarized and analyzed to make comparison. While Foucault concentrates upon the ideas relating to punishment which preceded and led to the prison being adopted, Evans regards the reality of punishment as it was executed in its architectural context. The study compares the fundamental difference between the two texts; the approach that each author takes with regard to the central issue of the history of penality. These two different interpretations dictate the framework of each discourse and has resulted a number of different notions of ideas. By comparing divergence and convergence of the texts, the study analyzes each author's methodology, theoretical position and notions of prison. Keywords are also extracted to articulate the study and each author's arguments as well.
Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
Objective : This study is about how theory on seven kinds of prescriptions in Yellow Emperor's Cannon of Internal Medicine(黃帝內經) had been developed and how it had been applied for in prescription books or clinical texts. Method : I made a comparison of this theory between prescription books and clinical texts. After it, I investigated the change or development of it. Result : The first explanation about this was made by Wang Bing(王氷). Yu Wanso(劉完素) made up several varieties and meanings of it, Jang Jahwa(張子和) corrected what Yu Wanso added. Besides, someone for example, Wang Hogo(王好古), Yi Cheon(李梴), and so on added new varieties and meanings of odd prescription and even prescription. Conclusion : Theory on seven kinds of prescriptions in Yellow Emperor's Cannon of Internal Medicine had been constantly changed and developed in prescription books or clinical texts.
Many overlay texts are artificially superimposed on the broadcasting videos by humans. These texts provide additional information to the audiovisual content. Especially, the overlay text in news videos contains concise and direct description of the content. Therefore, it is most reliable clue for constructing a news video indexing system. To make the automatic person indexing of interview video in the TV news program, this paper proposes the method to only detect the name text line among the whole overlay texts in one frame. The experimental results on Korean television news videos show that the proposed framework efficiently detects the overlaid name text line.
Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.4
no.1
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pp.83-102
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2004
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.
Application systems of natural language processing such as machine translation system must deal with actual texts including the full range of linguistic phenomena. But it seems to be impossible that the existing grammar covers completely such actual texts because they include disruptive factors such as long sentences, unexpected sentence patterns and erroneous input to obstruct well-formed analysis of a sentence. In order to solve analysis failure due to the disruptive factors or incorrect selection of correct parse tree among forest parse trees, this paper proposes two-level computational grammar which consists of a constraint-based grammar and an error-tolerant grammar. The constraint-based computational grammar is the grammar that gives us the well-formed analysis of English texts. The error-tolerant computational grammar is the grammar that reconstructs a comprehensible whole sentence structure with partially successful parse trees within failed parsing results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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