Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.173-182
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2013
Typographical mistakes made in the writing process of drafts of electronic documents are more common than any other type of errors. The majority of these errors caused by mistyping are regarded as consequently still typo-errors, but a considerable number of them are developed into the grammatical errors and the semantic errors. Pseudo semantic errors among these errors due to typographical errors have more noticeable peculiarities than pure semantic errors between senses of surrounding context words within a sentence. These semantic errors can be detected and corrected by simple algorithm based on the co-occurrence frequency because of their prominent contextual discrepancy. I propose a method for detection and correction based on the co-occurrence frequency in order to detect semantic errors due to typo-errors. The co-occurrence frequency in proposed method is counted for only words with immediate dependency relation, and the cosine similarity measure is used in order to detect pseudo semantic errors. From the presented experimental results, the proposed method is expected to help improve the detecting rate of overall proofreading system by about 2~3%.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.6
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pp.1167-1172
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2017
Desktop computers, which were the main means of Internet use and information activity, were pushed out by smart devices that emphasized mobility and simplicity. The recent information production and consumption activities are performed through smart devices, but there is no input device for smart devices that can fully replace traditional input devices such as full-size PC compatible keyboards. Because of the small size of the virtual keyboard that uses the touch screen of the smart device, typographical error occurs at a high rate. In this paper, we propose a variable virtual keyboard that minimizes the typographical errors of the conventional virtual keyboards. The proposed method minimizes the user 's input error by adjusting the size of each key of the virtual keyboard based on accumulated dataset of position and pressure of the user' s input error even though there is no difference in the key position arrangement of the conventional virtual keyboards.
A holotype is an element to which the name of a taxon is permanently attached and is key material that facilitates taxonomic research. However, type citation or designation errors due to typographical errors or inadvertent mistakes often exist. When reviewing recently published literature for the type specimens of vascular plants in the herbarium of the National Institute of Biological Resources, we observed that three species, Isoetes laosiensis, Isoetes coreana, and Huperzia jejuensis, had errors, and the actual holotype information and the type descriptions of the protologues did not match. The name Isoetes laosiensis had a collecting number error, while Isoetes coreana and Huperzia jejuensis had collector errors. According to Article 9.2 of the International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Shenzhen code), if a holotype designation in the protologue of the name of a taxon is found to contain errors such as collector, collecting number, and illustration errors, the errors are to be corrected. We, therefore, corrected the errors in holotypes of three species, with no alterations made to the intents of the original authors.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.83-92
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2011
Typographical errors by the author's mistyping occur frequently in a document being prepared with word processors contrary to usual publications. Preparing this online document, the most common orthographical errors are spelling errors resulting from incorrectly typing intent keys to near keys on keyboard. Typical spelling checkers detect and correct these errors by using morphological analyzer. In other words, the morphological analysis module of a speller tries to check well-formedness of input words, and then all words rejected by the analyzer are regarded as misspelled words. However, if morphological analyzer accepts even mistyped words, it treats them as correctly spelled words. In this paper, I propose a simple method capable of detecting and correcting errors that the previous methods can not detect. Proposed method is based on the characteristics that typographical errors are generally not repeated and so tend to have very low frequency. If words generated by operations of deletion, exchange, and transposition for each phoneme of a low frequency word are in the list of high frequency words, some of them are considered as correctly spelled words. Some heuristic rules are also presented to reduce the number of candidates. Proposed method is able to detect not syntactic errors but some semantic errors, and useful to scoring candidates.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.183-185
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2010
디지털 기기들의 발전은 사전 검색 수요의 증가와 함께 강건한 검색 기법의 필요성도 증가시키고 있다. 기존의 사전 검색 기법들은 사용자의 입력 오류를 고려하지 않고, 검색 최적화만을 위해 설계되었다. 본 논문에서는 언어 모델 키워드와 자소 범주 키워드를 이용하여 오타에 강건한 사전 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오류가 포함된 사용자의 입력 단어에 대하여 활용 가능한 수준의 높은 성능과 검색 속도를 보여주었다.
With the increasing use of touch-enabled mobile devices such as smartphones and tablet PCs, the works are done on desktop computers and smartphones, and tablet PCs perform laptops. However, due to the nature of smart devices that require portability, QWERTY keyboard is densely arranged in a small screen. This is the cause of different typographical errors when using the mechanical QWERTY keyboard. Unlike the mechanical QWERTY keyboard, which has enough space for each button, QWERTY keyboard on the touch screen often has a small area assigned to each button, so that it is often the case that the surrounding buttons are input rather than the button the user intends to press. In this paper, we propose a method to automatically correct the input errors of the QWERTY keyboard in the touch screen environment by using the n-gram language model using the word unigram and the bigram probability.
This study was conducted to evaluate the substitution effect of red beet powder on sodium nitrite in emulsion-type pork sausages, and to investigate the effect of the addition of red beet powder on the physicochemical characteristics of emulsion-type pork sausages at 10℃ for 6 weeks. The treatments were divided into five groups: Control (sodium nitrite 0.01%), T1 (sodium nitrite 0.005% + red beet powder 0.5%), T2 (sodium nitrite 0.005% + red beet powder 0.25%), T3 (red beet powder 0.5%), and T4 (red beet powder 0.25%). In the CIE*I didn’t delete this asterisk (*) because it might be a marker for something you wish to add later, but please note that if there is no significance for the asterisk, it should be removed as a typographical error. color of emulsion-type pork sausages, the lightness value of the control was significantly higher than for the other groups (p<0.05). The redness value was higher in T1, whereas the yellowness value was higher in the T3 and T4 groups compared with the others (p<0.05). The pH values of emulsion-type pork sausages were significantly decreased in the T3 and T4 groups by the addition of red beet powder (p<0.05). However, the DPPH radical-scavenging activity was higher in the T1 and T3 groups than in the others (p<0.05). The residual nitrite ion was the highest in the control group (p<0.05). Therefore, it is determined that red beet powder can substitute for nitrite as a natural colorant, and it has a slightly antioxidant effect in emulsion-type pork sausages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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