In this study, we introduce trends in neural-network-based deep learning research applied to dialogue systems. Recently, end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems using long short-term memory, sequence-to-sequence models, among others, have been studied to overcome the difficulties of domain adaptation and error recognition and recovery in traditional pipeline goal-oriented dialogue systems. In addition, some research has been conducted on applying reinforcement learning to end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems to learn dialogue strategies that do not appear in training corpora. Recent neural network models for end-to-end trainable chit-chat systems have been improved using dialogue context as well as personal and topic information to produce a more natural human conversation. Unlike previous studies that have applied different approaches to goal-oriented dialogue systems and chit-chat systems respectively, recent studies have attempted to apply end-to-end trainable approaches based on deep neural networks in common to them. Acquiring dialogue corpora for training is now necessary. Therefore, future research will focus on easily and cheaply acquiring dialogue corpora and training with small annotated dialogue corpora and/or large raw dialogues.
The aim of this study was to establish the method of differential diagnosis between developing and regressing corpus luteum in cows. Plasma progesterone (P$_4$) concentrations were determined by radioimmunoassay in slaughtered, cycling and pregnant cows. Ultrasonography was used to measure the corpus luteum size and histogram values for determining the correlationships between corpus luteum area or histogram values and plasma P$_4$ concentrations. The corpora lutea were monitored in vitro (water-bath scanning) by using ultrasonography with 7.5 MHz linear-array transducer in 196 slaughtered cows. The correlation coefficient between corpus luteum area and plasma P$_4$ concentrations was 0.46 (p<0.01), and between histogram values and plasma P$_4$ concentrations was -0.44 (p<0.01), respectively. The corpora lutea were monitored by ultrasonography with 5.0 MHz linear-array transrectal transducer in 188 cycling and 30 pregnant cows. The corpus luteum areas and plasma P4 concentrations were significantly different between regressing and other corpora lutea (p<0.01), and also histogram values were significantly different between regressing and developing corpola lutea (p<0.01). The correlation coefficients between corpus luteum areas and plasma P$_4$ concentrations were 0.76 (p<0.01), 0.71 (p<0.01), 0.65 (p<0.05) and 0.68 (p<0.05), and between histogram values and plasma P$_4$ concentrations were 0.74 (p<0.05), 0.71 (p<0.01), -0.52 (p<0.05) and 0.65 (p<0.05) in developing, functional, regressing and pregnant corpora lutea, respectively. These results indicate that corpus luteum areas and plasma P$_4$ concentrations were highly correlated in all stages of corpus luteum. The histogram values and plasma P$_4$ concentrations were positive correlated in developing, functional and pregnant corpora lutea, but negative correlated in regressing corpus luteum. Therefore, the measurement of corpus luteum area and histogram value by ultrasonography is reliable method for the assessment of luteal function, specially developing and regressing corpus luteum.
The object of this study is to show some features of English, focused on such mechanics as punctuation and transition, in Korean presidential addresses transcribed in English which are different from those of the United States. Towards that end, the presidential addresses of the United States and Korea from January, 2010 to June, 2010 are collected, made into corpora, and analyzed. Through analyzing the corpora, this paper is to address the following research questions: (1) What features can be regarded as different in terms of punctuation and transition? (2) If there are any differences between the corpora, are they significant enough to pose any problems for Korean and American English users to communicate with each other? (3) If so, what can be done to solve the problems in regard to pedagogical implications? Overall, as for punctuation, both Presidents' addresses share a lot in common, even with some idiosyncratic variations though. However, there are some noticeable differences in transitional devices. It is not clear whether those should be taken as a sign of personal preference, though. Transitional markers are meant to be part of wording in writing. (196 words).
Dialogue speech corpora that contain sufficient dialogue speech features are needed for performance assessment of a spoken language dialogue system. And labeling information of dialogue speech corpora plays an important role for improvement of recognition rate in acoustic and language models. In this paper, we examine the methods by which labeling information of dialogue speech corpora can be structured. More specifically, we examined how to represent features of dialogue speech in a structured document based XML and how to design the repository system of the information.
This paper aims to propose that Benford's Law, non-uniform distribution of the leading digits in lists of numbers from many real-life sources, also appears in linguistic texts. The first digits in the frequency lists of morphemes from Sejong Morphologically Analyzed Corpora represent non-uniform distribution following Benford's Law, but showing complexity of numerical sources from complex systems like earthquakes. Benford's Law in texts is a principle reflecting regular distribution of low-frequency linguistic types, called LNRE(large number of rare events), and governing texts, corpora, or sample texts relatively independent of text sizes and the number of types. Although texts share a similar distribution pattern by Benford's Law, we can investigate non-uniform distribution slightly varied from text to text that provides useful applications to evaluate randomness of texts distribution focused on low-frequency types.
Dimalen, Davis Muhajereen D.;Roxas, Rachel Edita O.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
/
2007.11a
/
pp.146-154
/
2007
AutoCor is a method for the automatic acquisition and classification of corpora of documents in closely-related languages. It is an extension and enhancement of CorpusBuilder, a system that automatically builds specific minority language corpora from a closed corpus, since some Tagalog documents retrieved by CorpusBuilder are actually documents in other closely-related Philippine languages. AutoCor used the query generation method odds ratio, and introduced the concept of common word pruning to differentiate between documents of closely-related Philippine languages and Tagalog. The performance of the system using with and without pruning are compared, and common word pruning was found to improve the precision of the system.
This study aimed to identify target lexical bundles (e.g., on the other hand, at the same time) for argumentative essay writing and rank them in order of teaching priority for Japanese learners. Despite significant functional roles of lexical bundles in academic writing, the inclusion of lexical bundles in argumentative writing had been underexplored. Since argumentative writing skills help undergraduate students prepare for their academic careers (e.g., writing papers), the lexical bundles under this genre deserve more attention. This study first extracted 78 target bundles from L1 argumentative essay corpora (International Corpus Network of Asian Learners of English: ICNALE and Louvain Corpus of Native English Essays: LOCNESS). The study then classified the bundles according to their discourse functions and semantic transparency to estimate the learnability for Japanese learners in L2 compatible corpora with the ICNALE. The results showed that learners had difficulty using the bundles with referential functions (e.g., in the form of) and semantic opaqueness (e.g., when it comes to), suggesting that the bundles in these two categories should be prioritized among the 78 bundles.
Despite the rise of studies in spoken to sign language translation, low-resource problems of sign language corpus have been rarely addressed. As a first step towards translating from spoken to sign language, we addressed the problems arising from resource scarcity when translating spoken language to manual signals translation using statistical machine translation techniques. More specifically, we proposed three preprocessing methods: 1) paraphrase generation, which increases the size of the corpora, 2) lemmatization, which increases the frequency of each word in the corpora and the translatability of new input words in spoken language, and 3) elimination of function words that are not glossed into manual signals, which match the corresponding constituents of the bilingual sentence pairs. In our experiments, we used different types of English-American sign language parallel corpora. The experimental results showed that the system with each method and the combination of the methods improved the quality of manual signals translation, regardless of the type of the corpora.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.14
no.3
/
pp.357-362
/
2004
Language models are essential in predicting the next word in a spoken sentence, thereby enhancing the speech recognition accuracy, among other things. However, spoken language domains are too numerous, and therefore developers suffer from the lack of corpora with sufficient sizes. This paper proposes a method of combining two n-gram language models, one constructed from a very small corpus of the right domain of interest, the other constructed from a large but less adequate corpus, resulting in a significantly enhanced language model. This method is based on the observation that a small corpus from the right domain has high quality n-grams but has serious sparseness problem, while a large corpus from a different domain has more n-gram statistics but incorrectly biased. With our approach, two n-gram statistics are combined by extending the idea of Katz's backoff and therefore is called a dual-source backoff. We ran experiments with 3-gram language models constructed from newspaper corpora of several million to tens of million words together with models from smaller broadcast news corpora. The target domain was broadcast news. We obtained significant improvement (30%) by incorporating a small corpus around one thirtieth size of the newspaper corpus.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
v.39
no.2
/
pp.172-178
/
2015
Constructing a bilingual multi-word lexicon is confronted with many difficulties such as an absence of a commonly accepted gold-standard dataset. Besides, in fact, there is no everybody's definition of what a multi-word unit is. In considering these problems, this paper evaluates and analyzes the context vector approach which is one of a novel alignment method of constructing bilingual lexicons from parallel corpora, by comparing with one of general methods. The approach builds context vectors for both source and target single-word units from two parallel corpora. To adapt the approach to multi-word units, we identify all multi-word candidates (namely noun phrases in this work) first, and then concatenate them into single-word units. As a result, therefore, we can use the context vector approach to satisfy our need for multi-word units. In our experimental results, the context vector approach has shown stronger performance over the other approach. The contribution of the paper is analyzing the various types of errors for the experimental results. For the future works, we will study the similarity measure that not only covers a multi-word unit itself but also covers its constituents.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.