In this paper, we propose a new method to select colors representing the meaning of text contents based on the cognitive relation between words and colors, Our method is designed on the previous study revealing the existence of crucial words to estimate the colors associated with the meaning of text contents, Using the associative probability of each color with a given word and the strength of color association of the word, we estimate the probability of colors associated with a given text. The goal of this study is to propose a system to recommend the cognitively plausible colors for the meaning of the input text. To build a versatile and efficient database used by our system, two psychological experiments were conducted by using news site articles. In experiment 1, we collected 498 words which were chosen by the participants as having the strong association with color. Subsequently, we investigated which color was associated with each word in experiment 2. In addition to those data, we employed the estimated values of the strength of color association and the colors associated with the words included in a very large corpus of newspapers (approximately 130,000 words) based on the similarity between the words obtained by Latent Semantic Analysis (LSA). Therefore our method allows us to select colors for a large variety of words or sentences. Finally, we verified that our system cognitively succeeded in proposing the colors associated with the meaning of the input text, comparing the correct colors answered by participants with the estimated colors by our method. Our system is expected to be of use in various types of situations such as the data visualization, the information retrieval, the art or web pages design, and so on.
최근 인터넷의 발전과 함께 사용자들이 원하는 정보를 빠르게 획득하기 위해서는 효율적인 검색 결과를 제공해주는 정보검색이나 데이터 추출등과 같은 연구 분야에 대한 중요성이 점점 커지고 있다. 하지만 새롭게 생겨나는 한국어 단어나 유행어들은 의미파악하기가 어렵기 때문에 주어진 단어와 의미적으로 유사한 단어들을 찾아 분석하는 기법들에 대한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나인 단어 군집화 기법은 문서에서 주어진 단어와 의미상 유사한 단어들을 찾아서 묶어주는 기법이다. 본 논문에서는 Word2Vec기법을 이용하여 주어진 한글 문서의 단어들을 임베딩하여 자동적으로 유사한 한국어 단어들을 군집화 하는 기법을 제안한다.
Purpose In this study, first, we try to make embedding results that reflect the characteristics of both professional and general documents. In addition, when disparate documents are put together as learning materials for natural language processing, we try to propose a method that can measure the degree of reflection of the characteristics of individual domains in a quantitative way. Approach For this study, the Korean Supreme Court Precedent documents and Korean Wikipedia are selected as specialized documents and general documents respectively. After extracting the most similar word pairs and similarities of unique words observed only in the specialized documents, we observed how those values were changed in the process of embedding with general documents. Findings According to the measurement methods proposed in this study, it was confirmed that the degree of specificity of specialized documents was relaxed in the process of combining with general documents, and that the degree of dissolution could have a positive correlation with the size of general documents.
This study aims to observe the features of Korean adjectives composed with symbolic base impling human character. Korean adjectives composed with symbolic base shows more delicate nuances than ordinary adjectives. For observing the feature of them we analyzed the 6000 symbolic words in 'Stanadard Korean Dictionary'. As a result,the symbolic base of adjectives is divided into the one that maintain the basic meaning of symbolic words and the other that do not maintain basic meaning of symbolic words. The base that maintain the basic meaning of symbolic words is divided into the one that has meaning of character and the other that do not has meaning of character. The base that do not maintain the basic meaning of symbolic words is divided into the one that can relate with '-hada' and the other that cannot relates with '-hada'. This study remains the problem in future to examine common points of symbolic base.
From the perspective of pragmatics, language is a mode of act that works in the order of motive and performs human purpose. The function of language is then primarily performative rather than informational or significative. Pragmatics, however, encounters a tough question: what is the relation of the linguistic act to meaning? Many language theories including pragmatic theories admit the autonomy of meaning while defining language as act. But in Deleuze and Peirce we find examples of maximalist pragmatics that denies the autonomy of meaning. However, Deleuze and Peirce are different in their view on the function of meaning. For Deleuze, language is the transmission of act, what he calls 'order-word.' He rejects meaning except as the minimal condition for the transmission. But his theory turns out to be contradictory in that meaning as the minimal condition is actually the function of constants that he denies for order-words that are always variables. On the contrary, Peirce's pragmatism as a radical pragmatics does not exclude meaning. For him, language is interpretative act serving the purpose of understanding reality, which is performed through the function of meaning and 'habit.' This shows that meaning is indispensable to language even in maximalist pragmatics.
The intention of this article is to check for the believers in Daesoonjinrihoe how to perceive the gods who they believe in. For that intention, I explained how the perception of gods in Daesoonjinrihoe is different from the perception of gods in other religions. To make a long story short, because of its polytheism the idea of god in Daesoonjinrihoe is different from monotheism such as Christianity, Islam. In addition, in spite of its polytheism it is different from other polytheism such as the religion in ancient India, especially rig-vedicreligion. In this article it is said that the believers in Daesoonjinrihoe have understood the distinction between Shin(神) and Shinmyung(神明). Nowadays Shin that has been used in Korea, China, Japan, is the word that was translated from English god. Therefore we need to reappraise the meaning of the word Shin. Anyway Shin that is being used in general means Shinmyung in Daesoonjinrihoe. Instead when they say the name of functional gods and the name to which the meaning of its origin affixed, the word Shin is used. Meanwhile, it has the advantage of classifying the ideas of god, but we can't explain all of them through the use of those classifications. I checked some classifications in this article and tried to apply the idea of gods in Daesoonjinrihoe. As a result, each classification has some critical points. There fore in this article I explained the distinguishing ideas of god in Daesoonjinrihoe from that in other religions, instead of the explaining fitted those classifications.
This study was carried out to examine that the SamJae Theory(三才思想) was applied for a philosophic background of medical ethics. SamJae theory is not the system of three categories, which is unlike to the meaning of the word 'Sam(三)', but it is the system of two categories with 天(陽) and 地(陰) which are dividing all creations and phenomenons in the universe into two. Nevertheless, the reason why we divide all the universal creations and phenomenons into three, 天, 地 and 人, and also why we give a name 'SamJae' to this theory using the word 'Sam' meaning three, is to emphasize the human free volition that comes from the independent human life in the universe composed of 天(陽) and 地(陰). In other word, the core concept of SamJae theory is not 天(陽) and 地(陰) but 人 which symbolize the independent free volition of human. Therefore, if we try to use SamJae theory as a philosophic background of medical ethics, we can establish a comprehensive theoretical system including the existing ethical theories such as utilitarianism.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권2호
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pp.231-238
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2020
Generally, sequential data refers to data having continuity. Text data, which is a representative type of unstructured data, is also sequential data in that it is necessary to know the meaning of the preceding word in order to know the meaning of the following word or context. So far, many techniques for analyzing sequential data such as text data have been proposed. In this paper, four methods of 1d-CNN, LSTM, BiLSTM, and C-LSTM are introduced, focusing on neural network techniques. In addition, by using this, IMDb movie review data was classified into two classes to compare the performance of the techniques in terms of accuracy and analysis time.
The concept of frame in semantics has implications for our understanding of such problematic terms as "meaning" and "concept". It is conventional to say that a particular word corresponds to a particular "concept" and to assume that concepts are essentially identical across speakers. In contrast, the notion of frame accepts that the frame for a particular word can vary across speakers as a function of their particular life experience. To say, instead of thinking in terms of words as expressing "concepts", we should think of them as tools, like frames, that cause listeners to activate certain areas of their knowledge base, with different areas activated to different degrees in different contexts of use. This notion is Fillmore's most crucial contribution to current cognitive linguistic theories, and his frame semantics is built on such a notion. This paper discusses the basic assumptions and goals of frame semantics, and examines the notion of frame and illustrates various framing words of English and Korean under such a notion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.305-318
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2022
Abusive behaviors have become a common issue in many online social media platforms. Profanity is common form of abusive behavior in online. Social media platforms operate the filtering system using popular profanity words lists, but this method has drawbacks that it can be bypassed using an altered form and it can detect normal sentences as profanity. Especially in Korean language, the syllable is composed of graphemes and words are composed of multiple syllables, it can be decomposed into graphemes without impairing the transmission of meaning, and the form of a profane word can be seen as a different meaning in a sentence. This work focuses on the problem of filtering system mis-detecting normal phrases with profane phrases. For that, we proposed the deep learning-based framework including grapheme and syllable separation-based word embedding and appropriate CNN structure. The proposed model was evaluated on the chatting contents from the one of the famous online games in South Korea and generated 90.4% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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