I report on the case of a polyglot ‘savant’ (C), who is mildly autistic, severely apraxic, and of limited intellectual ability; yet who can read, write, speak and understand about twenty languages. I outline his abilities, both verbal and non-verbal, noting the asymmetry between his linguistic ability and his general intellectual inability and, within the former, between his unlimited morphological and lexical prowess as opposed to his limited syntax. I then spell out the implications of these findings for modularity. C's unique profile suggested a further project in which we taught him British Sign Language. I report on this work, paying particular attention to the learning and use of classifiers, and discuss its relevance to the issue of modality: whether the human language faculty is preferentially tied to the oral domain, or is ‘modality-neutral’ as between the spoken and the visual modes.
The semantic literature on definiteness and specificity shows that the former is relatively an established notion, whereas the latter is still a vague notion that needs to be more clarified and confirmed. Given this, Ionin (2006) argues for the reality of specificity based on the informal use of this. She proposes this in spoken English as a specificity marker which has a semantic feature indicating "peaker intent to refer" and "noteworthiness." She also provides as evidence the results of some crosslinguistics studies including an L2 acquisition study with both L1-Russian and L1-Korean L2-English learners. However, this paper will argue that the informal use of this does not seem to mark specificity according to Ionin's definition of specificity. It will also be argued that the L2 acquisition study cannot be used as evidence for the reality of specificity. Based on these arguments, this paper will try to redefine specificity, based on the notions of existence and uniqueness.
In this paper, we propose an automatic fluency evaluation algorithm for English speaking tests. In the proposed algorithm, acoustic features are extracted from an input spoken utterance and then fluency score is computed by using support vector regression (SVR). We estimate the parameters of feature modeling and SVR using the speech signals and the corresponding scores by human raters. From the correlation analysis results, it is shown that speech rate, articulation rate, and mean length of runs are best for fluency evaluation. Experimental results show that the correlation between the human score and the SVR score is 0.87 for 3 speaking tests, which suggests the possibility of the proposed algorithm as a secondary fluency evaluation tool.
The necessity for improving the English listening ability of Korean learners has been emphasized since the ultimate goal of English education converted to CLT(Communicative Language Teaching) in Korea. Verbotonal Approach as an auditory-based strategy has been proved to be effective substantially in maximizing the listening skill of spoken foreign language. The purpose of this study is to find out an efficient way of improving listening ability for Korean middle school students by employing OFH(Optimal Frequency of Hearing) using Tonality Word Sentence Test, before & after using Listen II Verbotonal training unit based on VTS(Verbotonal System). The results of the listening tests showed that the listening ability of the subjects increased by 16.7% on the words and by 5.5% on the sentences after using Listen II, compared with before using Listen II and that the improvement rate of listening ability on the level of words is much higher than that on the level of sentences. From the results, we can come to a conclusion that training the listening skill with words in mid-tonality and low-tonality based on OFH might give a great positive effect in improving listening ability for Korean learners of English.
This paper investigates the phonological processes of consonants in pronounced words in the Buckeye Corpus and compares the frequency distribution of these processes to provide a clearer understanding of conversational English for linguists and teachers. Both orthographic and pronounced words were extracted from the transcribed label scripts of the Buckeye Corpus. Next, the phonological processes of consonants in the orthographic and pronounced labels were tabulated separately by onsets and codas, and a frequency distribution by consonant process types was examined. The results showed that the majority of the onset clusters were pronounced as the same sounds in the Buckeye Corpus. The participants in the corpus were presumed to speak semiformally. In addition, the onsets have fewer deletions than the codas, which might be related to the information weight of the syllable components. Moreover, there is a significant association and strong positive correlation between the phonological processes of the onsets and codas in men and women. This paper concludes that an analysis of phonological processes in spontaneous speech corpora can contribute to a practical understanding of spoken English. Further studies comparing the current phonological process data with those of other languages would be desirable to establish universal patterns in phonological processes.
본 연구는 기능어인 관사 및 1음절 내용어 명사로 구성된 명사구 내 두 단어의 모음 길이 비율과 영어 능숙도 사이의 상관관계를 밝히는 데 목적이 있다. 영어와 한국어 발음에 있어서 대표적 차이 중 하나는 발음상의 리듬이라는 특정적인 요소가 규칙적으로 나타나는지 여부이다. 특히 영어 발화시 내용어는 기능어 대비 상대적으로 더 두드러진(prominent) 소리를 가지게 되는데 이는 영어에서 내용어의 경우 강세를 갖게 되나 기능어의 경우 그 강세가 미비하거나 강세를 갖지 않기 때문이다. 따라서 영어의 내용어 단어 내 모음은 기능어 단어의 모음보다 길게 발음되며, 더 큰 소리로 발화되며, 더 높은 소리를 가지고 리듬을 만들어 내게 된다. 이를 근거로 본 연구에서는 내용어 내 강세를 갖는 모음과 기능어 내 강세를 갖지 않는 모음의 길이 차이에 초점을 두고 유창성이 평가된 L2 영어 음성 코퍼스(Rated K-SEC) 중 한국인 초등학생이 발화한 879(원어민 발화 20개 포함)개의 문장 내 명사구 음성 파일을 연구자료로 사용하였다. 이 879개의 문장은 영어 유창성 평가에 따라 4개의 등급으로 각각 재분류되었으며 이들 문장안에 들어 있는 명사구 내의 관사의 모음 길이와 명사의 모음 길이를 확인하고 그 비율을 측정하였다. 분석 결과 관사 모음 대비 명사 모음 길이 비율은 영어 능숙도와 양의 상관관계를 갖는 것을 확인하였다[Advanced(2.453)>Intermediate High(1.26)>Intermediate Low(1.034)>Novice(0.857)]. 또한 각 능숙도 그룹 간 내용어-기능어 간 모음 길이의 차이 및 그 비율의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(p< .001). 이는 한국인 화자의 경우 영어 유창성이 높아질수록 영어 단어 발화 시 명사구 내의 기능어인 관사 모음보다 내용어인 명사 모음을 통계적으로 유의하게 더 길게 발화한다는 것을 의미한다.
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.
현재, 자동번역의 도메인은 응용 프로그램의 요구에 따라, 점차 문어체에서 대화체(spoken language)로 옮겨가고 있는 추세이다. 본 논문은 대화체가 지니는 특성을 자동번역 시스템을 구성하는 각 모듈별 및 지식 관점에서 분석하였다. 특성 분석을 기반으로 하여, 본 논문에서는 여행 영역을 대상으로 하는 대화체 자동번역시스템의 특화를 수행하였다. 대화체 자동번역을 위한 새로운 지식으로 구조화 번역메모리(Translation Memory)가 도입되었으며, 시스템을 구성하는 각 모듈별로 대화체 특화가 이루어졌다. 또한 기존의 문어체용 기구축 패턴 등이 정비되었으며, 고빈도 대화체 표현에 대한 신규 패턴이 도입되었다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 대화체 자동번역에 있어서 번역률 향상이 있었다.
본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 담화 상황 고려 발화의도 인식 모델, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모델, 교육 및 평가 기능을 개발하였다. 실험 결과 학습자의 발화에 에러가 많아도 높은 발화의도 인식 성능을 보였으며 대화 상황에 적합한 피드백을 제공하여 학습자가 회화 연습을 끝까지 마치도록 도와 교육 효과에 이바지함을 알 수 있었다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달로 인하여 인터넷은 정보와 지식의 습득을 도와주는 유용한 수단이 되었다. 최근에는 초고속 정보통신망의 출현으로 인하여 단시간 내에 세계 각 곳에 산재되어 있는 정보를 검색 및 전송할 수 있게 되어 인터넷의 교육적 가치가 더욱 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 인터넷을 교수학습에 활용할 수 있게 해주는 여러 가지 도구의 개발이 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 인터넷환경에서 영어 학습을 위한 객체관계형 동영상데이터베이스 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 동영상 데이터베이스 관리 시스템을 이용하여 영어학습을 위한 동영상데이터베이스를 구축하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. 또한 지금까지는 인트라넷과 같은 제한된 공간에서만 사용되던 동영상 데이터베이스를 인터넷에서도 활용할 수 있도록 하기 위한 도구를 개발한다. 이를 이용하면 인터넷상의 사용자가 영화장면과 같은 효과적인 영어학습 도구를 쉽게 찾을 수 있고 스트리밍 기술을 이용하여 실시간 전송 및 재생이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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