According to topics or speaker's intentions in a dialogue, utterance spoken by speaker has a different sentence structure of word combinations. Based on these facts, we have proposed the statistical approach. IDT(intention decision table), which is modeling the correlations between sentence patterns and the intention. In a IDT, the sentence is splitted into 5 different factors, and the intention of a sentence is determined by the similarity between and intention and 5 factors that have represent a sentence. From the experimental results, the IDT has indicated that the prediction rate of an intention is improved 10~18% over the word-intention correlations and is enhanced 3~12% compared with the MIG(Markov intention graph) that models the intention with a transition graph for word categories in a sentence. Based on these facts, we have found that the IDT is effective method for the prediction of an intention.
The purpose of this paper is to substantially analyse the patterns of complements considering the aspects of not only syntax but also morphology since the concept of complement has been used as a term to analyse the components of a sentence. However, it cannot be denied that there seemed to be limitations due to the partial explanation or different explanations of the same sentence. Thus, this paper aims at dealing with the close relation between sentential components and suffixes to examine the sentence patterns; subject, predicate, object, complement, and adjunct focusing on the terms of complement which has been seen problematic due to incomplete explanations and different interpretations of the same sentence. Finally, this paper synthesises various opinions of many scholars and integrates them to get explicit and practical patterns of complement of a sentence based on not only syntax but also morphology through close relation between sentential components and morphological suffixes.
The longer the input sentences, the worse the parsing results. To improve the parsing performance, many methods about long sentence segmentation have been reserarched. As an isolating language, Chinese sentence has fewer cues for sentence segmentation. However, the average frequency of comma usage in Chinese is higher than that of other languages. The syntactic information that the comma conveys can play an important role in long sentence segmentation of Chinese languages. This paper proposes a method for classifying commas in Chinese sentences according to the context where the comma occurs. Then, sentences are segmented using the classification result. The experimental results show that the accuracy of the comma classification reaches 87.1%, and with our segmentation model, the dependency parsing accuracy of our parser is improved by 5.6%.
In this study, the readability of the texts in the third and the sixth grade science textbooks developed under the 2007 revised science curriculum were analyzed in terms of word and sentence units. In the word unit analyses, the levels of the words in the texts were classified into four categories, 1st to 4th levels. In the sentence unit analyses, the sentences in the texts were classified either a simple sentence or compound/complex sentences, and the average length of the sentences was also calculated. The results indicated that more than 90 percents of the words in the 2007 revised science textbooks were classified as the 1st to the 3rd levels. However, both the kinds and the frequencies of the words in the 2007 revised science textbooks were increased in comparison of those in the 7th science textbooks. In particular, it was found that the increasement in the 3rd grade science textbook was noticeable. The ratio of the compound/complex sentences in the 2007 revised science textbooks were increased in comparison of those in the 7th science textbooks. The average length of the sentences in the 2007 revised science textbooks was also increased.
This study investigated the closed quotient and other voice quality parameters using electroglottography (EGG) in sustaining the vowel /a/ and reading a sentence at the comfortable pitch and loudness in healthy Korean adults. Seventy two healthy adults (36 men, 36 women) aged 20~40 years were included in the study. The tasks were recorded and analyzed using Lx Speech Studio. In vowel sustaining task, closed quotient (Qx), fundamental frequency (Fx), sound pressure level (SPL), Jitter, and Shimmer were measured. In sentence reading task, closed quotient (DQx), fundamental frequency (DFx), and sound pressure level (DAx) were measured. The sex effects were observed on Qx, Fx, Shimmer, DQx, and DFx. Men had significantly higher Qx and DQx than women, but had significantly lower Shimmer than women. However, there was no sex effect on Jitter. The task effects on Qx and SPL as well as DQx and DAx were also assessed. Qx and SPL were significantly higher than DQx and DAx in both gender. This study showed that the closed quotients in both vowel sustaining and sentence reading tasks were significantly related to other voice quality parameters. Therefore, clinicians and researchers should describe the voice quality parameters like fundamental frequency, sound pressure level, Jitter, Shimmer, and so on when reporting closed quotients using EGG.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.1
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pp.136-146
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1995
In this paper, a Japanese morphological analyzer for Japanese to Korean Machine Translation System is designed. The analyzer reconstructs the Japanese input sentence into word phrases that include grammatical and dictionary informations. Thus we propose the algorithm to separate morphemes and then connect them by reference to a corresponding Korean word phrases. And we define the connector to control Japanese word phrases It is used in controlling the start and the end point of the word phrase in the Japanese sentence which is without a space. The proposed analyzer uses the analysis dictionary to perform more efficient analysis than the existing analyzer. And we can decrease the number of its dictionary searches. Since the analyzer, proposed in this paper, for Japanese to Korean Machine Translation System processes each word phrase in consideration of the corresponding Korean word phrase, it can generate more accurate Korean expressions than the existing one which places great importance on the generation of the entire sentence structure.
Kim, Soo-Jin;Park, Na rae;Chang, Moon Soo;Kim, Young Tae;Shin, Moonja;Ha, Ji-Wan
Phonetics and Speech Sciences
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v.12
no.1
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pp.85-95
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2020
Sentence repetition is a way of evaluating speech sound production to improve the limitation of word tests and spontaneous speech analysis. Speech sounds produced by children can be evaluated using several indicators. This study examined the progression of the percentage of correct consonants-revised (PCC-R) and phonological whole-word measure in different age and gender groups after setting consonants in various vowel contexts and implementing sentence repetition tasks that were designed to give all phonemes the chance to appear at least three times. For this study, 11 sentence repetition tasks were applied to 535 children aged 3 to 7 across the country, after which the resulting PCC-R and whole-word measure were analyzed. The study results showed that all the indicators improved in older age groups and there were significant differences depending on age, however, no significant differences dependent on gender were found. The sentence repetition conditions data used in this study were collected from across the country, and the age difference between each age group was six months. This study is noteworthy because it collected a sufficient amount of data from each group, highlighted the limitation of the word naming and the spontaneous speech analysis, and suggests new criteria of evaluation through the analysis of each whole-word measure in sentence repetition, which was not applied in previous studies.
This study aims to clarify the prosodic differences in speech types by examining the Korean read speech and spontaneous speech in the Korean part of the L2 Korean Speech Corpus (speech corpus for Korean as a foreign language). To this end, the articulation length, articulation speed, pause length and frequency, and the average fundamental frequency values of sentences were set as variables and analyzed via statistical methodologies (t-test, correlation analysis, and regression analysis). The results found that read speech and spontaneous speech were structurally different in the form of prosodic phrases constituting each sentence and that the prosodic elements differentiating each speech type were articulation length, pause length, and pause frequency. The statistical results show that the correlation between articulation speed and articulation length was highest in read speech, explaining that the longer a given sentence is, the faster the speaker speaks. In spontaneous speech, however, the relationship between the articulation length and the pause frequency in a sentence was high. Overall, spontaneous speech produces more pauses because short intonation phrases are continuously built to make a sentence, and as a result, the sentence gets lengthened.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.441-443
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2021
Sentence or text similarity is a measure of the degree of similarity between two sentences. Techniques for measuring text similarity include Jacquard similarity, cosine similarity, Euclidean similarity, and Manhattan similarity. Currently, the cosine similarity technique is most often used, but since this is an analysis according to the occurrence or frequency of a word in a sentence, the analysis on the semantic relationship is insufficient. Therefore, we try to improve the efficiency of analysis on the similarity of sentences by giving relations between words using ontology and including semantic similarity when extracting words that are commonly included in two sentences.
Long sentence analysis has been a critical problem in machine translation because of high complexity. The methods of intra-sentence segmentation have been proposed to reduce parsing complexity. This paper presents the intra-sentence segmentation method based on maximum entropy probability model to increase the coverage and accuracy of the segmentation. We construct the rules for choosing candidate segmentation positions by a teaming method using the lexical context of the words tagged as segmentation position. We also generate the model that gives probability value to each candidate segmentation positions. The lexical contexts are extracted from the corpus tagged with segmentation positions and are incorporated into the probability model. We construct training data using the sentences from Wall Street Journal and experiment the intra-sentence segmentation on the sentences from four different domains. The experiments show about $88\%$ accuracy and about $98\%$ coverage of the segmentation. Also, the proposed method results in parsing efficiency improvement by 4.8 times in speed and 3.6 times in space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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