• Title/Summary/Keyword: 학습 한국어

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Egyptian learners' learnability of Korean phonemes (이집트 한국어 학습자들의 한국어 음소 학습용이성)

  • Benjamin, Sarah;Lee, Ho-Young;Hwang, Hyosung
    • Phonetics and Speech Sciences
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    • v.11 no.4
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    • pp.19-33
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    • 2019
  • This paper examines the perception of Korean phonemes by Egyptian learners of Korean and presents the learnability gradient of Korean consonants and vowels through High Variability Phonetic Training (HVPT). 50 Egyptian learners of Korean (27 low proficiency learners and 23 high proficiency learners) participated in 10 sessions of HVPT for Korean vowels, word initial and final consonants. Participants were tested on their identification ability of Korean vowels, word initial consonants, and syllable codas before and after the training. The results showed that both low and high proficiency groups did benefit from the training. Low proficiency learners showed a higher improvement rate than high proficiency learners. Based on the HVPT results, a learnability gradient was established to give insights into priorities in teaching Korean sounds to Egyptian learners.

Identifying Characteristics of Korean Language Learners Enrolled in University-attached Lifelong Learning Institutions in Hong Kong (홍콩의 한국어 학습자 특성 연구 - 홍콩의 대학 부설 평생교육기관 학습자를 대상으로)

  • Lee, Hyun Ju;Lee, Young-Min
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.22 no.1
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    • pp.368-379
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    • 2022
  • This study aims to understand the characteristics of Korean language learners and propose appropriate teaching plans for them through a focus group interview with Korean language instructors who had experience in teaching Korean at university-attached institutions in Hong Kong. For this purpose, the investigator interviewed ten instructors who taught Korean for at least five years. Korean language learners in Hong Kong who were in their twenties, but there were diverse age groups, including those in their fifties or older. Their motivations for learning Korean included the Korean Wave and the influence of support from the Continuing Education Fund by the Hong Kong government. Korean language learners in Hong Kong were characterized by active learning desire and effort, continuous learning intention, passive performance in speaking, and sensitivity to the disclosure of private information. Based on these findings, the study proposes to devise teaching and learning methods based on various age groups in a class and teaching methods for speaking that reflect the characteristics of Korean language learners in Hong Kong to teach Korean more effectively. The study is significant as a field study that examines the learning motivations, learning attitudes, and difficulties with Korean study of Korean language learners based on an unprecedented survey of the characteristics of common local Korean learners in Hong Kong.

Korean language model construction and comparative analysis with Cross-lingual Post-Training (XPT) (Cross-lingual Post-Training (XPT)을 통한 한국어 언어모델 구축 및 비교 실험)

  • Suhyune Son;Chanjun Park ;Jungseob Lee;Midan Shim;Sunghyun Lee;JinWoo Lee ;Aram So;Heuiseok Lim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.295-299
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    • 2022
  • 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 적용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. 적은 양의 한국어 코퍼스인 400K와 4M만을 사용하여 다양한 한국어 사전학습 모델 (KLUE-BERT, KLUE-RoBERTa, Albert-kor)과 mBERT와 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행한다. 한국어의 대표적인 벤치마크 데이터셋인 KLUE 벤치마크를 사용하여 한국어 하위태스크에 대한 성능평가를 진행하며, 총 7가지의 태스크 중에서 5가지의 태스크에서 XPT-4M 모델이 기존 한국어 언어모델과의 비교에서 가장 우수한 혹은 두번째로 우수한 성능을 보인다. 이를 통해 XPT가 훨씬 더 많은 데이터로 훈련된 한국어 언어모델과 유사한 성능을 보일 뿐 아니라 학습과정이 매우 효율적임을 보인다.

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Building a Corpus for Korean Tutoring Chatbot (한국어 튜터링 챗봇을 위한 말뭉치 구축)

  • Kim, Hansaem;Choi, Kyung-Ho;Han, Ji-Yoon;Jung, Hae-Young;Kwak, Yong-Jin
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.288-293
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    • 2017
  • 교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는 데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.

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Semi-Supervised Data Augmentation Method for Korean Fact Verification Using Generative Language Models (자연어 생성 모델을 이용한 준지도 학습 기반 한국어 사실 확인 자료 구축)

  • Jeong, Jae-Hwan;Jeon, Dong-Hyeon;Kim, Seon-Hun;Gang, In-Ho
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.105-111
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    • 2021
  • 한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.

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Evaluation Category Selection For Automated Essay Evaluation of Korean Learner (한국어 학습자 작문 자동 평가를 위한 평가 항목 선정)

  • Kwak, Yong-Jin
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.270-271
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    • 2017
  • 본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

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Context Based Real-time Korean Writing Correcting for Foriengers (외국인 학습자를 위한 문맥 기반 실시간 국어 문장 교정)

  • Park, Young-Keun;Choi, Jae-Sung;Kim, Jae-Min;Lee, Seong-Dong;Lee, Hyun-Ah
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.273-275
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    • 2016
  • 외국인 유학생과 국내 체류 외국인을 포함하여 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라, 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심도 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국어를 충분히 이해할 수 있는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어, 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 말뭉치에서 추출한 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 구성하여 추천 표현을 빠르게 제시할 수 있으며, 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 사용자 편의를 높인다.

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Korean ELECTRA for Natural Language Processing Downstream Tasks (한국어 ELECTRA 모델을 이용한 자연어처리 다운스트림 태스크)

  • Whang, Taesun;Kim, Jungwook;Lee, Saebyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.257-260
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    • 2020
  • 사전 학습을 기반으로 하는 BERT계열의 모델들이 다양한 언어 및 자연어 처리 태스크들에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, masked language model의 경우 입력 문장의 15%만 마스킹을 함으로써 학습 효율이 떨어지고 미세 조정 시 마스킹 토큰이 등장하지 않는 불일치 문제도 존재한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결한 ELECTRA는 영어 벤치마크에서 기존의 언어모델들 보다 뛰어난 성능을 보여주었지만 한국어에 대한 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ELECTRA를 한국어 코퍼스에 대해 학습시키고, 다양한 한국어 자연어 이해 태스크들에 대해 실험을 진행한다. 실험을 통해 ELECTRA의 모델 크기별 성능 평가를 진행하였고, 여러 한국어 태스크들에 대해서 평가함으로써 ELECTRA 모델이 기존의 언어 모델들보다 좋은 성능을 보인다는 것을 입증하였다.

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An Automated Production System Design for Natural Language Processing Models Using Korean Pre-trained Model (한국어 사전학습 모델을 활용한 자연어 처리 모델 자동 산출 시스템 설계)

  • Jihyoung Jang;Hoyoon Choi;Gun-woo Lee;Myung-seok Choi;Charmgil Hong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.613-618
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    • 2022
  • 효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.

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A Study on the Teaching Method of Korean Pronunciation for the Chinese Learners (중국인 초급 학습자의 한국어 발음 교육 연구 - 자음과 모음을 중심으로 -)

  • Jiang, Fei
    • Korean Educational Research Journal
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    • v.40 no.2
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    • pp.35-56
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    • 2019
  • This study is concentrated to search for the effective teaching method of Korean pronunciation as one of Korean language teaching for the chinese. Pronunciation is the most basic factor in the use of language. pronunciation is the basic factor for learners to judge the fluency and accuracy of the target language in the process of communication. but people usually learn the second- language when they are adults, who are surely influenced by mother language. Therefore, it is the main purpose of this thesis to seek vocal sound system and phonological phenomena in Korean and Chinese and figure out the common and difference of these two languages through contrastive analysis.

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