Hearing impairment children possess poor underlying perceptual knowledge of the sound system and show delayed development of segmental organization of that system. The purpose of this study was to investigate the relationship between phonological awareness ability and word identification ability in hearing impaired children. 14 children with moderately severe hearing loss participated in this study. All tasks were individually administered. Phonological awareness tests consisted of syllable blending, syllable segmentation, syllable deletion, body-coda discrimination, phoneme blending, phoneme segmentation and phoneme deletion. Close-set Monosyllabic Words(12 items) and lists 1 and 2 of open-set Monosyllabic Words in EARS-K were examined for word identification. Results of this study were as follows: First, from the phonological awareness task, the close-set word identification showed a high positive correlation with the coda discrimination, phoneme blending and phoneme deletion. The open-set word identification showed a high positive correlation with phoneme blending, phoneme deletion and phoneme segmentation. Second, from the level of phonological awareness, the close-set word identification showed a high positive correlation with the level of body-coda awareness and phoneme awareness while the open-set word identification showed a high positive correlation only with the level of phoneme awareness.
English native listeners have a tendency to treat strong syllables in a speech stream as the potential initial syllables of new words, since the majority of lexical words in English have a word-initial stress. The current study investigates whether Korean (L1) - English (L2) late bilinguals perceive strong syllables in English continuous speech as word onsets, as English native listeners do. In Experiment 1, word-spotting was slower when the word-initial syllable was strong, indicating that Korean listeners do not perceive strong syllables as word onsets. Experiment 2 was conducted in order to avoid any possibilities that the results of Experiment 1 may be due to the strong-initial targets themselves used in Experiment 1 being slower to recognize than the weak-initial targets. We employed the gating paradigm in Experiment 2, and measured the Isolation Point (IP, the point at which participants correctly identify a word without subsequently changing their minds) and the Recognition Point (RP, the point at which participants correctly identify the target with 85% or greater confidence) for the targets excised from the non-words in the two conditions of Experiment 1. Both the mean IPs and the mean RPs were significantly earlier for the strong-initial targets, which means that the results of Experiment 1 reflect the difficulty of segmentation when the initial syllable of words was strong. These results are consistent with Kim & Nam (2011), indicating that strong syllables are not perceived as word onsets for Korean listeners and interfere with lexical segmentation in English running speech.
A fast method of Hangul address word verification is presented in this Paper. Pre-segmentation and recognition by DP matching is adopted in this paper. An address line image is over-segmented by analyzing the topology of connected components and the projection profile. A fast individual Hangul character verifier was developed by applying SVM (Support Vector Machine). The segmentation hypothesis was represented by lattice structure, and a best path search by dynamic programming generates the most probable segmentation path and the final verification score. The word verifier was tested on 310 address image DB, and it show the possibility of improvements of this method.
In this paper, we descried a bottom-up document structure analysis method in bilingual Korean-English document. We proposed a character segmentation method based on the layout information of connected component of each character. In many researches, a document has been analyzed into text blocks and graphics. We analyzed a document into four parts: text, table, graphic, and separator. A text is recursively subdivided into text blocks, text lines, words, and characters. To extract the character in bilingual text, we proposed a new method of word of word separation of Korean or English. Futhermore, we used a character merging and segmentation method in accordance with the properties of Hangul on the Korean word blocks. Experimental results on the various documents show that the proposed method is very effectively operated on the document structure analysis and the character segmentation.
Unlike most languages, written Chinese has no spaces between words. Word segmentation must be performed before semantic network analysis can be conducted. This paper describes how to perform Chinese word segmentation using the Stanford Natural Language Processing group's Stanford Word Segmenter v. 3.8.0, released in June 2017.
한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.28-35
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2002
Automatic identification of Chinese personal names in unrestricted texts is a key task in Chinese word segmentation, and can affect other NLP tasks such as word segmentation and information retrieval, if it is not properly addressed. This paper (1) demonstrates the problems of Chinese personal name identification in some If applications, (2) analyzes the structure of Chinese personal names, and (3) further presents the relevant processing strategies. The geographical differences of Chinese personal names between Beijing and Hong Kong are highlighted at the end. It shows that variation in names across different Chinese communities constitutes a critical factor in designing Chinese personal name Identification algorithm.
The purpose of this study was to investigate whether a segmentation unit for a Korean noun is a 'syllable' and whether the process of segmenting spoken words occurs at the lexical level. A syllable monitoring task was administered which required participants to detect an auditorily presented target from visually presented words. In Experiment 1, syllable neighborhood density of high frequency words which can be segmented into both CV-CVC and CVC-VC were controlled. The syllable effect and the neighborhood density effect were significant, and the syllable effect emerged differently depending on the syllable neighborhood density. Similar results were obtained in Experiment 2 where low frequency words were used. The significance of word frequency effect on syllable effect was also examined. The results of Experiments 1 and 2 indicated that the segmentation unit for a Korean noun is indeed a 'syllable', and this process can occur at the lexical level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2800-2812
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2012
The purpose of this study was to examine the syllable-word boundary misalignment cost on word segmentation in Korean continuous speech. Previous studies have demonstrated the important role of syllabification in speech segmentation. The current study investigated whether the resyllabification process affects word recognition in Korean continuous speech. In Experiment I, under the misalignment condition, participants were presented with stimuli in which a word-final consonant became the onset of the next syllable. (e.g., /k/ in belsak ingan becomes the onset of the first syllable of ingan 'human'). In the alignment condition, they heard stimuli in which a word-final vowel was also the final segment of the syllable (e.g., /eo/ in heulmeo ingan is the end of both the syllable and word). The results showed that word recognition was faster and more accurate in the alignment condition. Experiment II aimed to confirm that the results of Experiment I were attributable to the resyllabification process, by comparing only the target words from each condition. The results of Experiment II supported the findings of Experiment I. Therefore, based on the current study, we confirmed that Korean, a syllable-timed language, has a misalignment cost of resyllabification.
The current study investigated the role of acoustic correlates of domain-initial strengthening in lexical segmentation of a non-native language. In a series of cross-modal identity-priming experiments, native Korean listeners heard English auditory stimuli and made lexical decision to visual targets (i.e., written words). The auditory stimuli contained critical two word sequences which created temporal lexical ambiguity (e.g., 'mill#company', with the competitor 'milk'). There was either an IP boundary or a word boundary between the two words in the critical sequences. The initial CV of the second word (e.g., [$k_{\Lambda}$] in 'company') was spliced from another token of the sequence in IP- or Wd-initial positions. The prime words were postboundary words (e.g., company) in Experiment 1, and preboundary words (e.g., mill) in Experiment 2. In both experiments, Korean listeners showed priming effects only in IP contexts, indicating that they can make use of IP boundary cues of English in lexical segmentation of English. The acoustic correlates of domain-initial strengthening were also exploited by Korean listeners, but significant effects were found only for the segmentation of postboundary words. The results therefore indicate that L2 listeners can make use of prosodically driven phonetic detail in lexical segmentation of L2, as long as the direction of those cues are similar in their L1 and L2. The exact use of the cues by Korean listeners was, however, different from that found with native English listeners in Cho, McQueen, and Cox (2007). The differential use of the prosodically driven phonetic cues by the native and non-native listeners are thus discussed.
본 논문에서는 필기 한글 문자열 영상에 대한 단어 분리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 gap 의 크기 정보를 사용하여 단어를 분리하는데, 이때 gap은 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 흰-런 (white-run)을 찾음으로써 구할 수 있다. 문자열 영상으로부터 얻어지는 gap들의 크기를 측정한 후, 각각의 gap을 단어와 단어사이에 존재하는 gap과 문자와 문자사이에 존재하는 gap 중 하나로 분류한다. 본 논문에서는 필기 영문 문자열의 단어 분리를 위해 제안된 기존의 세 가지 거리 척도를 채택하고 군집화에 기반한 세 가지 분류방법을 적용하여 한글 문자열의 단어 분리를 위한 최적의 조합을 선정하였다. 우편봉투 상에 작성된 주소열로부터 수작업으로 추출한 305 개의 문자열 영상을 사용하여 실험한 결과 BB(bounding box) 거리를 사용하여 순차적 군집 방법을 적용하는 경우 3 순위까지의 누적 단어 분리 성공률이 88.52% 로서 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 또한 하나의 문자열 영상에 대한 단어 분리 속도는 약 0.05초이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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