It is undeniably important to bring up a solution capability of arithmetic word problems in the elementary mathematical education. The goal of this study is to acquire the implication for remedial instruction on arithmetic word problems solving through surveying elementary school students' difficulties in the solving of arithmetic word problems. In order to do it, this study was intended to analyze the following two aspects. First, it was analyzed that they generally felt more difficulties in which field among addition, subtraction, multiplication and division word problems. Second, with the result of the first analysis, it was examined that they solved it by imagining as which sphere of the other word problems. Also, the cause of their error on the word problem solving was analyzed by the interview. From the foregoing analyses, the following implications for remedial instruction on arithmetic word problems solving are acquired. First, the accumulation of learning deficiency must be diminished through the remedial instruction. Second, it must help students to understand the given problem and to make of what the goal of problem is. Third, it must help students to form a good habit for reading the problem and to understand the context of problem. forth, the teacher must help students to review and reflect their problem-solving processes.
Latent Semantic Analysis (LSA Landauer & Dumais, 1997) is a technique to represent the meanings of words using co-occurrence information of words appearing in he same context, which is usually a sentence or a document. In LSA, a word is represented as a point in multidimensional space where each axis represents a context, and a word's meaning is determined by its frequency in each context. The space is reduced by singular value decomposition (SVD). The present study elaborates upon LSA for use of representation of ambiguous words. The proposed LSA applies rotation of axes in the document space which makes possible to interpret the meaning of un. A simulation study was conducted to illustrate the performance of LSA in representation of ambiguous words. In the simulation, first, the texts which contain an ambiguous word were extracted and LSA with rotation was performed. By comparing loading matrix, we categorized the texts according to meanings. The first meaning of an ambiguous wold was represented by LSA with the matrix excluding the vectors for the other meaning. The other meanings were also represented in the same way. The simulation showed that this way of representation of an ambiguous word can identify the meanings of the word. This result suggest that LSA with axis rotation can be applied to representation of ambiguous words. We discussed that the use of rotation makes it possible to represent multiple meanings of ambiguous words, and this technique can be applied in the area of web searching.
This study investigated children's realistic response on problematic word problems focused on number operations. Even though word problems and problem solving should be considered in terms of realistic context, results indicates that children's responses didn't show realistic consideration in solving problems. Also, children showed their tendency of mindless or mechanical operation in solving problems and modeling problems
Journal of information and communication convergence engineering
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v.17
no.3
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pp.191-197
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2019
Morphological analysis is used for searching sentences and understanding context. As most morpheme analysis methods are based on predefined dictionaries, the problem of a target word not being registered in the given morpheme dictionary, the so-called unregistered word problem, can be a major cause of reduced performance. The current practical solution of such unregistered word problem is to add them by hand-write into the given dictionary. This method is a limitation that restricts the scalability and expandability of dictionaries. In order to overcome this limitation, we propose a novel method to automatically expand a dictionary by means of use-case analysis, which checks the validity of the unregistered word by exploring the use-cases through web crawling. The results show that the proposed method is a feasible one in terms of the accuracy of the validation process, the expandability of the dictionary and, after registration, the fast extraction time of morphemes.
Purpose Previous research on customer engagement in SNS marketing has mainly addressed the conceptualization of type of word-of-mouth messages. However, there is a lack of researches about the effect of the brand-page characteristics on the type of word-of-mouth messages. Therefore, this study examined the effect of brand-page characteristics in terms of the type of word-of-mouth messages as the main objective and the effect of the type of word-of-mouth messages in terms of the brand loyalty as the secondary objective in the context of Facebook. Design/methodology/approach The empirical research was based on a poll done through 400 research candidates in the Facebook and the final 342 responses were collected and used in statistical data analysis. The adaptability, trust, and validity to measurement model were verified and the structural relationship in the research model was analyzed through these 342 responses. The collected data verified hypotheses established using the SPSS statistical package and structural equation model using AMOS. Findings The results showed that the BP-information provision had a non-significant effect on the factual word-of-mouth message and a significant effect on the evaluative word-of-mouth message. The BP-reliability had a significant effect on the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth message. The BP-entertainment had a significant effect on the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth effect. The BP-interaction had a non-significant effect on the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth message. Finally, the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth message had a significant effect on the brand loyalty.
Cognitive decline in aging is known to yield detrimental effects in syntactic processing and working memory capacity is the most crucial cognitive function in understanding older adults' sentence processing skills. This study examined how young and older adults utilize contextual information while resolving NP-attached Ps vis word-by-word self-paced reading paradigm. In addition, the study asked which cognitive functions play roles on the use of a NP-supporting context during processing of NP-attached PP. When NP-attached PP was presented in a supporting context, both age groups performed faster than in the null context condition. Among different cognitive functions, alternating attention skills were correlated with the ability utilizing context during syntactic ambiguity resolution and working memory capacity was not found to be crucial for this study. In conclusion, this study suggests that aging does not always affect older adults' syntactic processing negatively and relevant cognitive function may vary depending on the type of syntactic structure.
This study aims to investigate the prosodic characteristics of Korean discourse sentences, especially focusing the initial and final part of a sentence. 50 disourse sentences were read in two different styles; one, sentence by sentence, the other, continuous of all 50's. First, we tried to get two kinds of ratios from the acoustic results: first, ratio of the final syllable to the initial syllable in first word in a sentence; second, ratio of the final syllable to the initial syllable in last word in a sentence. We, then, calculated statistical values of the ratios including mean, standard deviation, minimum, maximum, and p-values in t-test. With respect to duration, there were little difference between two different styles. If any, we could see tiny unharmonious durational aspect in the initial of continuous reading. More concisely, there could be observed some deviation from standard. In case of F0, there was prominent statistical difference between ratios of last words in two styles. This difference might play a role as a prosodic feature. Energy seems to show similar pattern with that of F0. The results showed that final syllable in last word was pronounced with about 85 % of initial syllable in the same context and the last words in continuous speech were strongly articulated compared with those of sentence by sentence reading.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.1027-1032
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1994
This paper introduces a interword modeling and a Viterbi search method for continuous speech recognition. We also describe a development of a real-time voice dialing system which can recognize around one hundred words and continuous digits in speaker independent mode. For continuous digit recognition, between-word units have been proposed to provide a more precise representation of word junctures. The best path in HMM is found by the Viterbi search algorithm, from which digit sequences are recognized. The simulation results show that a interword modeling using the context-dependent between-word units provide better recognition rates than a pause modeling using the context-independent pause unit. The voice dialing system is implemented on a DSP board with a telephone interface plugged in an IBM PC AT/486.
There are many reasons that fail to get appropriate information in information retrieval. Allomorph is one of the reasons for search failure due to keyword mismatch. This research proposes a method to construct alternative word candidates automatically in order to minimize search failure due to keyword mismatch. Assuming that two words have similar meaning if they have similar co-occurrence words, the proposed method uses the concept of concentration, association word set, cosine similarity between association word sets and a filtering technique using confidence. Performance of the proposed method is evaluated using a manually extracted alternative list. Evaluation results show that the proposed method outperforms the context window overlapping in precision and recall.
Lexical ambiguity means that a word can be interpreted as two or more meanings, such as homonym and polysemy, and there are many cases of word sense ambiguation in words expressing emotions. In terms of projecting human psychology, these words convey specific and rich contexts, resulting in lexical ambiguity. In this study, we propose an emotional classification model that disambiguate word sense using bidirectional LSTM. It is based on the assumption that if the information of the surrounding context is fully reflected, the problem of lexical ambiguity can be solved and the emotions that the sentence wants to express can be expressed as one. Bidirectional LSTM is an algorithm that is frequently used in the field of natural language processing research requiring contextual information and is also intended to be used in this study to learn context. GloVe embedding is used as the embedding layer of this research model, and the performance of this model was verified compared to the model applied with LSTM and RNN algorithms. Such a framework could contribute to various fields, including marketing, which could connect the emotions of SNS users to their desire for consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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