• 제목/요약/키워드: word selection

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인터넷 쇼핑가치에 따른 중국 패션제품 소비자 세분집단의 온라인 구전 및 구매행동 (Segmentation of Chinese Fashion Product Consumers according to Internet Shopping Values and Their Online Word-of-Mouth and Purchase Behavior)

  • 윤미;유혜경;황선아
    • 한국의류산업학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.317-326
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    • 2016
  • The main purposes of this study were to segment Chinese consumers who purchase fashion products through internet commerce according to internet shopping values, to compare their online word-of-mouth acceptance and dissemination behavior, and to examine the demographic characteristics and purchase behavior of the segments. 715 questionnaires were collected through internet survey from January $19^{th}$ to March $16^{th}$, 2015 and a total of 488 were used for the final data analysis. The respondents were twenty to thirty nine years old men and women living in all over China. Hedonic and utilitarian shopping values were identified through factor analysis and based on the shopping values, the respondents were categorized into four groups-ambivalent shopping value group, hedonic shopping value group, utilitarian shopping value group and indifferent group. Among these groups, there were significant differences in terms of online word-of-mouth acceptance as well as dissemination level and motivation. In overall, ambivalent shopping value group showed high online word-of-mouth acceptance as well as dissemination motivation. The groups also showed significant differences in clothing selection criteria, frequently purchased internet shopping sites, online clothing shopping frequency and information sources. The groups also differed in terms of age, residential area, education level, occupation and income. However, there were no significant differences in gender and marital status among the groups.

세종 전자사전과 한국어 어휘의미망을 이용한 용언의 어의 중의성 해소 (Word Sense Disambiguation of Predicate using Sejong Electronic Dictionary and KorLex)

  • 강상욱;김민호;권혁철;전성규;오주현
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.500-505
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    • 2015
  • 21세기 세종계획을 통하여 개발된 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있다. 이는 일반적으로 사용하는 텍스트 사전이 가지는 전산적 표상 문제를 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 자연언어처리 분야에서 끊이지 않는 문제인 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 문제 또한 세종 전자사전의 상세 정보를 이용하여 해결할 수 있지만, 실제 제시된 문형과 논항의 선택제약 명사로는 어의 중의성 해소 문제를 해결하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보를 이용한 어의 중의성 해소의 한계점을 보이고, 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic network)을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 일반화한다.

규칙 합성음의 이해성 평가를 위한 단어표 구성 및 실험법 (A Word List Construction and Measurement Method for Intelligibility Assessment of Synthesized Speech by Rule)

  • 김성한;홍진우;김순협
    • 전자공학회논문지B
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    • 제29B권1호
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    • pp.43-49
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    • 1992
  • As a result of recent progress in speech synthesis techniques, the those new services using new techniques are going to introduce into the telephone communication system. In setting standards, voice quality is obviously an important criterion. It is very important to develope a quality evaluation method of synthesized speech for the diagnostic assessment of system algorithm, and fair comparison of assessment values. This paper has described several basic concepts and criterions for quality assessment (intelligibility) of synthesized speech by rule, and then a word selection method and the word list to be used in word intelligibility test were proposed. Finally, a test method for word intelligibility is described.

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온라인 패션 구전에 따른 패션제품 관여와 인터넷 구매행동 (The Effect of Online Word-of-mouth on Fashion Involvement and Internet Purchase Behavior)

  • 송소진;황진숙
    • 한국의류학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.410-419
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    • 2007
  • The purposes of this study were to segment consumers by on-line word of month and to find the differences among the segmented groups in regard to fashion involvement, internet perceived risk, and internet purchase behavior. The subjects of this study were female consumers who were members of online cafe in Korea. The data were collected during October, 2004. The respondents returned the questionnaires through internet and 480 questionnaires were finally used in the data analysis. The statistical analyses used for the study were factor analysis, cluster analysis, t-test, and $X^2-test$. The results showed that word-of·mouth communication on internet(e-WOM) is composed of two factors, word-of-mouth transmission and word-of-mouth acceptance. These two factors were put under cluster analysis and were classified into two groups of the word-of·mouth communication: WOM group and non-WOM group. T-test showed that word-of-mouth communication groups were significantly different in regard to fashion involvement, internet perceived risk, and internet purchase behavior. For example, WOM group was more uncertain of their clothing choices, put more weight on the internal factors of clothing selection, and was a frequent purchaser of internet fashion products. Internet fashion business needs to implement the proper marketing strategies based on the results of the study.

세종 전자사전과 준지도식 학습 방법을 이용한 용언의 어의 중의성 해소 (Word Sense Disambiguation of Predicate using Semi-supervised Learning and Sejong Electronic Dictionary)

  • 강상욱;김민호;권혁철;오주현
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.107-112
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    • 2016
  • 국립국어원의 주관으로 10년에 걸쳐 구축된 21세기 세종 계획의 결과물들은 한국어를 대상으로 한 대부분의 자연언어 처리 시스템 및 연구에 널리 이용되고 있다. 21세기 세종 계획의 결과물 중, 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있어 세종 전자사전 내의 상세 정보를 이용하여 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 규칙을 구축하는 데 이용할 수 있다. 하지만 한국어의 특성상 다양한 문형과 논항이 출현할 수 있으므로 문형과 논항에 대한 모든 정보를 담을 수 없는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보와 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic Network)을 이용하여 구축한 어의 중의성 해소 규칙을 준지도 학습 방법을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 확장 및 일반화한다.

`단어-의미 의미-단어` 관계에 기반한 번역어 선택 (Translation Disambiguation Based on 'Word-to-Sense and Sense-to-Word' Relationship)

  • 이현아
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권1호
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    • pp.71-76
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    • 2006
  • 기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.

대용량 한국어 연속음성인식 시스템 개발 (On the Development of a Large-Vocabulary Continuous Speech Recognition System for the Korean Language)

  • 최인정;권오욱;박종렬;박용규;김도영;정호영;은종관
    • 한국음향학회지
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    • 제14권5호
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    • pp.44-50
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    • 1995
  • 본 논문에서는 연속분포 HMM을 이용한 대용량 한국어 연속음성인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 시스템의 성능을 개선하기 위하여 음성 모델링 단위의 선정, 단어간 모델링, 탐색 알고리듬, 문법에 관하여 연구하였다. 기본 인식단위로 트라이존을 사용하며 학습성을 개선하고 기능어에서의 에러 발생을 줄이기 위하여 일반화된 트라이폰과 function word-de-pendent phone을 사용한다. 단어 사이에는 묵음 모델과 null transition을 사용하여 선택적으로 묵음을 추가하였다. 언어모델로는 단어 클래스에 근거한 word pair 문법과 bigram 모델이 이용된다. 또한 지식 정보들을 효율적으로 활용할 수 있도록 N개의 후보 문장들을 탐색할 수 있는 알고리듬을 구현하였다. 후처리기에서는 word triple문법을 사용하여 N개의 최적 문장을 재정렬하여 최종적인 인식 문장을 결정하며, 마지막으로 후치사와 관련된 사소한 에러들을 수정한다. 3천단어의 연속음성 데이타베이스에 대한 인식실험에서, 후처리로 word triple 문법을 사용하여 $93.1\%$의 단어 인식률과 $73.8\%$의 문장 인식률을 얻었다.

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영화공급사슬 내 성과정보와 입소문 효과의 동적상호작용에 대한 연구 (Dynamic Interaction of Performance Information and Word-of-Mouth in Film Industry)

  • 이원희
    • 경영과학
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    • 제32권2호
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    • pp.125-143
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    • 2015
  • When studying the film industry, researchers have seldom addressed the dynamic interaction between marketing information and word of mouth in the motion picture industry mainly because of the limitation of traditional research methodologies. This study explores integration and competition among important variables influencing on audience's choice on movie selection, particularly by using a new method of agent-based modeling including competitive environment. Decision process of moviegoer composed of transition probability based on multinomial logit model, considering marketing and box-office information, critique, and word of mouth from other moviegoers. After validating the fitness of market share among released movies, this study conducted a set of simulation experiments considering several variables such as market size, change of weight between variables, and movie performance under competition. Propositions are derived from the simulation results is also suggested for future research.

고립 단어 인식 결과의 비유사 후보 단어 제외 성능을 개선하기 위한 다양한 접근 방법 연구 (Various Approaches to Improve Exclusion Performance of Non-similar Candidates from N-best Recognition Results on Isolated Word Recognition)

  • 윤영선
    • 말소리와 음성과학
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    • 제2권4호
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    • pp.153-161
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    • 2010
  • Many isolated word recognition systems may generate non-similar words for recognition candidates because they use only acoustic information. The previous study [1,2] investigated several techniques which can exclude non-similar words from N-best candidate words by applying Levenstein distance measure. This paper discusses the various improving techniques of removing non-similar recognition results. The mentioned methods include comparison penalties or weights, phone accuracy based on confusion information, weights candidates by ranking order and partial comparisons. Through experimental results, it is found that some proposed method keeps more accurate recognition results than the previous method's results.

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Selection of features and hidden Markov model parameters for English word recognition from Leap Motion air-writing trajectories

  • Deval Verma;Himanshu Agarwal;Amrish Kumar Aggarwal
    • ETRI Journal
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    • 제46권2호
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    • pp.250-262
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    • 2024
  • Air-writing recognition is relevant in areas such as natural human-computer interaction, augmented reality, and virtual reality. A trajectory is the most natural way to represent air writing. We analyze the recognition accuracy of words written in air considering five features, namely, writing direction, curvature, trajectory, orthocenter, and ellipsoid, as well as different parameters of a hidden Markov model classifier. Experiments were performed on two representative datasets, whose sample trajectories were collected using a Leap Motion Controller from a fingertip performing air writing. Dataset D1 contains 840 English words from 21 classes, and dataset D2 contains 1600 English words from 40 classes. A genetic algorithm was combined with a hidden Markov model classifier to obtain the best subset of features. Combination ftrajectory, orthocenter, writing direction, curvatureg provided the best feature set, achieving recognition accuracies on datasets D1 and D2 of 98.81% and 83.58%, respectively.