본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
In problem solving education, sentence problems are a tool for comprehensive evaluation of mathematical ability. The sentence problems refer to the problem expressed in sentence form rather than simply a numerical representation of mathematical problems. In order to solve sentence problems with a mixture of mathematical terms and general language, problem-solving ability including the ability to understand the meaning of sentences as well as the mathematical computation ability is required. Therefore, it is important to analyze syntactic elements from the linguistic aspects in sentence problems. The purpose of this study is to investigate the complexity of sentence problems in the length of sentences and the grammatical complexity of the sentences in the depth of the sentences by analyzing the 51 sentence problems presented in the $4^{th}$ grade mathematics textbook(2015 revised curriculum). As a result, it was confirmed that it is necessary to examine the length and depth of the sentence more carefully in the teaching and learning of sentence problems. Especially in elementary mathematics, the sentence problems requires a linguistic understanding of the sentence, and therefore it is necessary to consider syntactic elements in the process of developing and teaching sentence problems in mathematics textbook.
The purpose of the present study was to examine the relationship between sentence repetition and sentence production in school-age children. The participants included 120 school-age children through 1st to 6th grades who were then divided into three grade groups (lower grade: 1st to 2nd grades, intermediate grade: 3th to 4th grades, and higher grade: 5th to 6th grades). The repetition task consisted of 32 sentences that were classified by sentence length (5, 6, 7, and 8 words) and structure (conjunctive and embedded sentences). The sentence production task utilized Lee's (2007) grammaticality judgement and sentence combining task. The findings of present study were as follows. (1) The higher grade performed significantly better than the lower and intermediate grades. (2) The participants performed significantly worse when imitating longer sentences than when imitating shorter ones. In addition, there were interaction effects between grade groups and sentences length. (3) The participants performed significantly better when imitating conjunctive rather than embedded sentences. (4) There was significantly positive correlation between the sentence repetition and sentence production task.
The purpose of the present study was to investigate the effect of syntactic complexity (sentence length and sentence structure) on sentence repetition performance and intelligibility between specific language impairment (SLI) and normal children. Thirteen SLI children and twenty-six normal children, matched by 3 years of language, participated in this study. The sentence repetition performance of the subjects were analyzed based on the sentence length (3-word simple sentences and 5-word simple sentences) and sentence structure (5-word simple sentences, 5-word conjoined complex sentences, and 5-word embedded complex sentences). The results of this study indicated the sentence structure influenced sentence repetition performance and intelligibility of SLI children only. The implication of these findings were discussed.
문장추상화(Sentence Abstraction)는 문장의 의사전달 기능이 보존된 단순화이다. 이는 문장교열(Sentence Revision)과 개념추상화(Concept Abstraction)를 동시에 가능하게 한다. 문장교열은 사람이 생각한 바와 문장으로 표현된 의미의 차이를 해결하는 방법이다. 개념추상화는 개념들의 공통된 요소로부터 얻은 보편적인 관념을 표현하는 것이다. 문장추상화는 문장의 주요구성성분들을 선별해 내고, 이들의 의미적인 정보를 파악하여 상위개념을 표현함으로써 문장교열과 개념추상화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 문장추상화를 위한 구문분석기 LGPI+와, 온톨러지 OfN을 구체화하였다. 문장추상기 SABOT는 LGPI+와 OfN을 활용하며, 구문분석 결과를 처리하여 문장에서 추상화 할 후보난어를 선택한다. 문장추상화를 활용한 원문이해 시스템으로 23개 이야기의 58개 문단에 대해 중요 문장에 대한 문장재현율과 선별된 문장들의 주제관련성을 확인해 보았다. 실험결과, 문장재현율은 54~72%의 범위이었고, 주제관련성은 76~86% 정도의 비율로 나타났다. 이를 유사 시스템과 비교해 보았을 때, 약 10~20% 정도의 성능향상을 보인다. 본 논문에서는 문장추상화를 활용하여 글의 화제문을 효율적으로 선택할 수 있는 문장교열과 원문의 이해심도를 보다 더 깊게 할 수 있는 개념추상화가 가능함을 확인하였다.
In this paper, we present a low cost circuit design for a sentence speech recognition. The basic circuit of the designed sentence speech recognizer is composed of resistor, capacitance, OP Amp, counter and logic gates. Through a sentence recognition experiment, we can find the effectiveness of the designed sentence recognition circuit
이 연구는 2년차 신임 교사의 사례 연구를 통해 수학수업에 대한 신임교사의 발문 유형의 특성을 분석하고 그에 따른 대안을 탐색하기 위한 것이다. 연구 결과, 확인을 위한 발문이 가장 많았으며(69%), 이해를 위한 발문(25%), 성찰을 위한 발문(6%) 순이었고, 창의성 신장을 위한 발문은 하지 않는 것을 알 수 있었다. 더불어 기존 연구를 바탕으로 신임교사의 발문과 관련된 대안적인 창의성 신장을 위한 발문을 제안해 보았다.
본 논문은 통신보조시스템을 위한 문장생성의 구현과 설계에 관한 것이다. 통신보조시스템은 언어장애인을 위한 보조 시스템으로서 시간과 키의 수를 줄여 문장을 생성하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 기존의 문장생성의 장단점을 보완하여 문장생성을 하였다. 문장생성을 위하여 동사와 조사에 따라 명사가 한정되는 한글 구조를 이용하였다. 본 논문의 특징은 도메인 개념을 이용하여 명사와 동사를 연결하였다. 문장생성을 위해 한글의 특성으로 구축한 어휘정보를 이용하였다. 또한 현재 문장생성에 관한 여러 방법을 비교하였다. 문장생성은 문장특징 추출에 의한 어휘정보에 바탕을 둔다.
This study examined the foreign accent of Korean speakers of English concerning vowel length and utterance position. It then attempts to explain the foreign accent of Koreans when they speak English. The method was to measure the sentence-initial and sentence-final vowels as spoken by Koreans. I chose these two positions, sentence-initial and sentence-final, in order to know if Korean speakers of English, compared with native English speakers, show a difference in sentence stress. I chose English diphthongs, because most Koreans have difficulty pronouncing these sounds. I found that Korean speakers of English as a second language do not know English sentence stress patterns and show a foreign accent, especially when using diphthongs.
문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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