• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.433-438
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• 2021

본 연구는 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 영어능력 수준과 어휘의 정교화 지표간의 관계를 살펴본다. 본 연구에서는 ICNALE 코퍼스에 포함된 한국인 대학생이 작성한 에세이 600개를 분석하였다. 본 연구에서는 영어 수준별로 어휘의 정교화 특성이 통계적으로 유의미하게 다르게 나타나는가를 살펴보기 위해 다변량 분산분석이 수행되었다. 다변량 분산분석 결과 어휘의 정교화 지표가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며, 이는 상. 중. 하의 세 개의 집단에 따라 어휘의 정교화 지표의 평균벡터에 유의미한 차이가 있고 상. 중. 하의 세 집단은 어휘의 정교화 지표의 사용이 유의미하게 다르다는 것을 보여준다. 세 집단 간에 가장 큰 차이를 보인 어휘의 정교화 지표는 내용어의 빈도, 내용어의 친숙도, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사, 기능어의 워드 네이밍 반응시간, 내용어의 어휘 습득 연령으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.691-696
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• 2022

본 연구는 영어 능력 수준을 구별할 수 있는 어휘적 정교화 특징이 무엇인지를 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 탐색하였다. 300명의 한국 대학생이 쓴 총 600개의 에세이가 ICNALE 코퍼스에서 추출되었고 SPSS 프로그램의 판별 분석이 수행되었다. 판별 분석 결과 한국 대학생을 상. 중. 하의 세 개의 영어 능력 수준으로 유의미하게 구분하는 어휘 특성은 SUBTLEXUS 코퍼스의 내용어 빈도, 내용어의 어휘 습득 연령, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사로 나타났다. 영어 능력 수준이 높은 상 수준 학생은 SUBTLEXUS 코퍼스에 빈번하게 나오는 어휘는 많이 사용하지 않았고, 어휘 습득 연령이 높고 어휘 결정 과업에서 평균 반응시간이 길게 나타난 정교화된 어휘와 구체적인 동사를 많이 사용한 특징이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.173-178
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• 2012

어휘 인식을 위한 모델 생성에서 준비하지 않은 트라이폰이 생성된다. 이는 모델 파라미터의 초기 추정치를 생성하지 못하는 원인으로 어휘 모델을 구성할 수 없는 단점으로 나타난다. 결과적으로 가우시안 모델의 정교함이 떨어지게 되어 인식률을 저하시키게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 미등록 어휘 거절 알고리즘을 이용한 오류 보정 시스템을 제안한다. 이 방법은 어휘 인식 모델 생성 시 등록되지 않은 어휘를 거절하여 인식률을 향상시킨다. 또한 확률 분포를 이용하여 어휘 분석과 의미를 파악하고 음운 변동이 적용되기 전의 문자열로 복원시킨다. 시스템 분석은 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 확인하였고 성능 평가를 위해 에러 패턴, 오류 패턴, 의미 패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 성능 평가 결과 2.8%의 오류 보정률의 향상을 보였다.