The AI speaker market is growing steadily. However, the satisfaction of actual users is only 42%. Therefore, in this paper, we collected reviews on Amazon Echo Dot 3rd and 4th generation models to analyze what hinders the user experience through the topic changes and emotional changes of each generation of AI speakers. By using topic modeling analysis techniques, we found changes in topics and topics that make up reviews for each generation, and examined how user sentiment on topics changed according to generation through deep learning-based sentiment analysis. As a result of topic modeling, five topics were derived for each generation. In the case of the 3rd generation, the topic representing general features of the speaker acted as a positive factor for the product, while user convenience features acted as negative factor. Conversely, in the 4th generation, general features were negatively, and convenience features were positively derived. This analysis is significant in that it can present analysis results that take into account not only lexical features but also contextual features of the entire sentence in terms of methodology.
This paper aims to illustrate and illuminate the relationship between language and its neighbor disciplines, in particular between language and literature, language and religion, and language and music. 1. Language and literature. Literature is an art of language. Therefore, linguistics, the science of language, should be able to explain how the grammar of literature elevates and ordinary language into a literary language. I illustrate poetic syntax with examples from Shelley, Coleridge, and Wordsworth. 2. Language and religion. I show how a linguistic analysis of a religious text can illuminate the background, authorship, chronology, etc., of a religious text with an example from the Book of Daniel. I also illustrate how a misanalysis of a poetic meter led to a mistranslation with an example from the Book of Psalms. 3. Language and music. First I trace an epochal event in the history of the Western music, i.e., the change of the musical style from the liturgical music of Latin in which the rhythm was created by the alternation of syllable duration into the liberated music of German in which the rhythm was generated by the alternation of lexical stress. I then illustrate a parallelism between linguistic and musical structures with several musical pieces including Gregorian chant, the 16th century music of Palestrina, the 17th century music of Schutz, the 18th century music of Mozart, and the 19th century Viennese music. Finally, the importance of text-tune (verse-melody) association is discussed with examples of mismatches in translated Korean hymns and contemporary Korean lyrical songs. In the concluding part, I speculate on some factors that are responsible for the same organizational devices in three different modes of human communication. An answer may be that all are under the same laws of mind that govern the way man perceives and organizes nature, i.e., the same cognitive abilities of man, in particular, the capacity to organize and impose structure on their respective inputs.
Using qualitative research methodology, this study has investigated the semantic features of 39 nouns, which are classified into the categories of grains, fruits and vegetables. A survey has been conducted with a substantial number of undergraduate students, who were asked to describe any semantic features they associated with the lexical items within the three categories. The analysis of the survey data shows that the concepts of examples of fruits are defined predominantly by intrinsic semantic features, while those of grains and vegetables are defined noticeably by extrinsic semantic features rather than intrinsic ones. Intrinsic semantic features are any properties inherent in an object itself and extrinsic semantic features are defined as any properties constructed by association with other objects or personal experiences in a certain situation. However, this study does not maintain that either intrinsic or extrinsic semantic features solely define the concepts of the examples of the three categories. Instead, it concludes that both kinds of semantic features are involved in the representation of the concepts of those vocabularies, with intrinsic features salient in the category of fruits and extrinsic features salient in the categories of gains and vegetables.
This paper presents a statistical model for Korean dependency-based parsing. Although Korean is one of free word order languages, it has the feature of which some word order is preferred to local contexts. Earlier works proposed parsing models using modification lengths due to this property. Our model uses headible path contexts for modification length probabilities. Using a headible path of a dependent it is effective for long distance relation because the large surface context for a dependent are abbreviated as its headible path. By combined with lexical bigram dependency, our probabilistic model achieves 86.9% accuracy in eojoel analysis for KAIST corpus, more improvement especially for long distance dependencies.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.7
no.3
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pp.358-370
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2014
The purpose of this study is to analyze the relationship between the mental model and the depictive gestures observed in the explanations of elementary school students about the reason why seasons change. As a result of analysis in gestures of each mental model, mental model was remembered as "motion" in case of CM-type, and showed more "Exphoric" gestures that expressed gesture as a language. CF type is remembered in "writings or pictures," and metaphoric gestures were used when explaining some alternative concepts. CF-UM type explained with language in detail, and showed a number of gestures with "Lexical." Analyzing depictive gestures, even with sub-categories such as rotation, revolution and meridian altitude, etc., a great many types of gestures were expressed such as indicating with fingers, palms, arms, ball-point pens, and fists, etc., or drawing, spinning and indicating them. We could check up concept understandings of the students through this. In addition, as we analyzed inconsistencies among external representations such as verbal language and gesture, writing and gesture, and picture and gesture, we realized that gestures can help understanding mental models of the students, and sometimes, we could know that information that cannot be shown by linguistic explanations or pictures was expressed in gestures. Additionally, we looked into two research participants that showed conspicuous differences. One participant seemed to be wrong as he used his own expressions, but he expressed with gestures precisely, while the other participant seemed to be accurate, but when he analyzed gestures, he had whimsical concepts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.11
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pp.2866-2879
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2012
Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.
The part-of-speech determination is necessary for resolving the part-of-speech ambiguity in English-Korean machine translation. The part-of-speech ambiguity causes high parsing complexity and makes the accurate translation difficult. In order to solve the problem, the resolution of the part-of-speech ambiguity must be performed after the lexical analysis and before the parsing. This paper proposes the CatAmRes model, which resolves the part-of-speech ambiguity, and compares the performance with that of other part-of-speech tagging methods. CatAmRes model determines the part-of-speech using the probability distribution from Bayesian network training and the statistical information, which are based on the Penn Treebank corpus. The proposed CatAmRes model consists of Calculator and POSDeterminer. Calculator calculates the degree of appropriateness of the partof-speech, and POSDeterminer determines the part-of-speech of the word based on the calculated values. In the experiment, we measure the performance using sentences from WSJ, Brown, IBM corpus.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.5
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pp.619-633
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1993
A new High level hardware Description Language, ASPHODEL(Algorithm Synthesis Pascal Hardware for Optimal Design and Efficient Language), and its algorithm compiler for high level synthesis are described in this paper. The new HDL, appropriated to the description of algorithmic level and lower, models VLSI circuits as an abstracted block which is consisted of input/output ports and hierachical processors to control VLSI complexities with efficiency. Also, in order to improve the descriptive power, popular Pascal programming language is modified to build ASPHODEL syntax rules. ASPHODEL algorithm compiler generates an intermediate form through lexical and syntax analysis from ASPHODEL source codes. To show the validation of presented language and its compiler, those are applied to practical design examples.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.117-122
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2014
The minimal pairs mean the pairs that have same phonotactics except just one sound in the sequences cause different lexical items. This paper proposes the searching tool of minimal pairs for efficiency of phonological researches with minimal pairs. We suggest a guide to develop Korean minimal pair searching programs by comparing to other programs. Proposing tool has user-friendly interface, minimizing key inputs, for linguistics who are not fluent in computer programs. And it serves the function which classifies the words in dictionary for the detailed researches. And for efficiency, it increases speed of dictionary loading by separating syllables through Unicode analysis, and optimizes dictionary structure for searching efficiency. The searching algorithm gains in speed by hashing algorithm using syllable counts. In our tool, the speed is improved more than earlier version about 5 times at converting dictionary and about 3 times at searching.
In this paper we describe a Korean part-of-speech tagging approach using resolution rules for individual ambiguous word and statistical information. Our tagging approach resolves lexical ambiguities by common rules, rules for individual ambiguous word, and statistical approach. Common rules are ones for idioms and phrases of common use including phrases composed of main and auxiliary verbs. We built resolution rules for each word which has several distinct morphological analysis results to enhance tagging accuracy. Each rule may have morphemes, morphological tags, and/or word senses of not only an ambiguous word itself but also words around it. Statistical approach based on HMM is then applied for ambiguous words which are not resolved by rules. Experiment shows that the part-of-speech tagging approach has high accuracy and broad coverage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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