We propose a speech act analysis method for Korean dialogue using Support Vector Machines (SVM). We use a lexical form of a word, its part of speech (POS) tags, and bigrams of POS tags as sentence features and the contexts of the previous utterance as context features. We select informative features by Chi square statistics. After training SVM with the selected features, SVM classifiers determine the speech act of each utterance. In experiment, we acquired overall $90.54\%$ of accuracy with dialogue corpus for hotel reservation domain.
ALMAHARMEH, Mohammad I.;SHEHADEH, Ali A.;ISKANDRANI, Majd;SALEH, Mohammad H.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.833-843
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2021
This research examines the impact of audit quality on the extent to which firm-specific information is integrated with a firm's share price - which is determined inversely using stock price synchronicity. The study sample consists of non-financial companies listed on the Amman Stock Exchange i.e., the Jordanian Stock Market, from 2014-2018. After examining 810 firm-year observations from Jordanian industrial companies listed on the ASE, during the study period, we find that the companies using one of the BIG4 audit firms for auditing have less synchronous and more informative stock prices, suggesting high-quality audit improved governance and reduce information asymmetry between firms' insiders and investors which enhances the capitalization of firm's specific information into the stock price, thus less synchronous and more informative stock return. The findings remain consistent over 2 separate measurements of stock price synchronicity (Market and Industry model and Market Model) and show robustness for fixed effect tests. Our multivariate regression results are also robust after controlling for a number of features at the firm level with potential associations with stock price synchronicity. These include the firm size, leverage, return on assets (ROA), and market to book value (MBV).
This paper aims to analyze the hyperlink between the portal sites and the press dot coms news and to grasp the features of news service on the online journalism. As a result of the analysis, the portal sites, in the number of news articles which the hyperlink service had been provided, were more than the press dot coms. But in the number of the hyperlinks in the news story which hyperlink service had been provided, the press dot coms were more than the portal sites. The contents that were hyperlinked to the news stories of online journalism were composed of a informative type and an advertising one. All contents that were hyperlinked to the news stories on portal site were informative. On the other hand, about 92% of the contents that were hyperlinked to the news stories on the press web sites were advertising. By means of this analysis, the features of news service on the online journalism could be grasped.
Biclustering is a method to extract subsets of objects and features from a dataset which are characterized in some way. In contrast to traditional clustering algorithms which group objects similar in a whole feature set, biclustering methods find groups of objects which have similar values or patterns in some features. Both in clustering and biclustering, validating how much the result is informative or reliable is a very important task. Whereas validation methods of cluster solutions have been studied actively, there are only few measures to validate bicluster solutions. Furthermore, the existing validation methods of bicluster solutions have some critical problems to be used in general cases. In this paper, we review several well-known validation measures for cluster and bicluster solutions and discuss their limitations. Then, we propose several improved validation indices as modified versions of existing ones.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.2
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pp.403-408
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2023
The widespread discussion of AI-generated content, fueled by the emergence of consumer applications like ChatGPT and Midjourney, has attracted significant attention. Among various AI applications, AI painting has gained popularity due to its mature technology, user-friendly nature, and excellent output quality, resulting in a rapid growth in user numbers. Midjourney and Stable Diffusion are two of the most widely used AI painting tools by users. In this study, the author adopts a perspective that represents the general public and utilizes case studies and comparative analysis to summarize the distinctive features and differences between Midjourney and Stable Diffusion in the context of AI character illustration. The aim is to provide informative material forthose interested in AI painting and lay a solid foundation for further in-depth research on AI-generated content. The research findings indicate that both software can generate excellent character images but with distinct features.
Jang, Yun Chang;Park, Seol Hye;Jeong, Sang Min;Ryu, Sang Won;Kim, Gon Ho
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.18
no.4
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pp.30-34
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2019
We analyzed how the features in plasma information based virtual metrology (PI-VM) for SiO2 etching depth with variation of 5% contribute to the prediction accuracy, which is previously developed by Jang. As a single feature, the explanatory power to the process results is in the order of plasma information about electron energy distribution function (PIEEDF), equipment, and optical emission spectroscopy (OES) features. In the procedure of stepwise variable selection (SVS), OES features are selected after PIEEDF. Informative vector for developed PI-VM also shows relatively high correlation between OES features and etching depth. This is because the reaction rate of each chemical species that governs the etching depth can be sensitively monitored when OES features are used with PIEEDF. Securing PIEEDF is important for the development of virtual metrology (VM) for prediction of process results. The role of PIEEDF as an independent feature and the ability to monitor variation of plasma thermal state can make other features in the procedure of SVS more sensitive to the process results. It is expected that fault detection and classification (FDC) can be effectively developed by using the PI-VM.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.2
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pp.122-126
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2002
In this study, we find features of 3 emotions (Happiness, Angry, Surprise) as the fundamental research of emotion recognition. Speech signal with emotion has several elements. That is, voice quality, pitch, formant, speech speed, etc. Until now, most researchers have used the change of pitch or Short-time average power envelope or Mel based speech power coefficients. Of course, pitch is very efficient and informative feature. Thus we used it in this study. As pitch is very sensitive to a delicate emotion, it changes easily whenever a man is at different emotional state. Therefore, we can find the pitch is changed steeply or changed with gentle slope or not changed. And, this paper extracts formant features from speech signal with emotion. Each vowels show that each formant has similar position without big difference. Based on this fact, in the pleasure case, we extract features of laughter. And, with that, we separate laughing for easy work. Also, we find those far the angry and surprise.
A large number of indices are produced from human sensibility ergonomic data, which are accumulated by the project "Study on the Development of Web-Based Database System of Human Sensibility and its Support". Since the research in this field will be increased rapidly, it is necessary to automate the index processing of human sensibility ergonomic data. From the similarity between indexation and summarization, we propose the automation of this process. In this paper, we study on extraction of keywords, information types and expression features that are considered as basic elements of following techniques for automatic summarization: classification of documents, extraction of information types and linguistic features. This study can be applied to automatic summarization system and knowledge management system in the domain of human sensibility ergonomics.rgonomics.
This paper is intended to explore femininity the ideal beauty of body and the features in fashion pursued in the Fashion system and the Anti-Fashion Movement in the Victorian period, on which the modern fashion is based. For the informative facts needed in this paper, books on history, fashion history, feminism, art history of aestheticism and the ideal beauty of body are referred to. On the part Ⅱ of this paper, the femininity and the ideal beauty of body implied in the Aesthetic Movement and Rational Dress Movement as the anti-fashion movement in the Victorian period will be reviewed. Following are the conclusion : First, the works in Aesthetic Movement mainly include the image of sensual female. The essence of femininity is categorized by cultural value, poetic spirit. appetite for sex and self-expression. The ideal beauty of body pursued in this movement is the beauty of immatured body, which means rejection of maternity as well as appetite for sex in the form of metaphor of the power and enthusiasm of female. The features of Aesthetic Movement emphasize the image of sensual and characteristic woman. These features are expressed in the natural waist line and the vertical H silhouette of high waist, natural exposure of body by means of drapery, simplicity and decency by design without fixed forms and seemingly faded colors. Second, Rational Dress Movement attempted to evaluate the femininity in a different way and ultimately pursued masculinity. Therefore, morality, liberty, intelligence, spirituality, self-control, willingness, which had been believed to exclusively belong to male, are added to the categories of femininity. The ideal beauty of body is expressed in the form of Venus Coelestic which is refined and strong. This symbolizes woman's freeing from the fate of reproduction and subordinate relationship with male, morality, decision of one's own and willingness. The features of Rational Dress Movement represent the image of strong-willed and moral woman in its internal meaning. The features of its fashions represent the concealment of the body, emphasis on activeness in pants without decoration and simplicity in its external form. All these features resulted from the pursuit of masculinity.
Objective: Idiopathic intracranial hypertension (IIH) is a condition of unknown etiology associated with venous sinus stenosis. This study aimed to develop a magnetic resonance venography (MRV)-based radiomics model for predicting a high trans-stenotic pressure gradient (TPG) in IIH patients diagnosed with venous sinus stenosis. Materials and Methods: This retrospective study included 105 IIH patients (median age [interquartile range], 35 years [27-42 years]; female:male, 82:23) who underwent MRV and catheter venography complemented by venous manometry. Contrast enhanced-MRV was conducted under 1.5 Tesla system, and the images were reconstructed using a standard algorithm. Shape features were derived from MRV images via the PyRadiomics package and selected by utilizing the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method. A radiomics score for predicting high TPG (≥ 8 mmHg) in IIH patients was formulated using multivariable logistic regression; its discrimination performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). A nomogram was constructed by incorporating the radiomics scores and clinical features. Results: Data from 105 patients were randomly divided into two distinct datasets for model training (n = 73; 50 and 23 with and without high TPG, respectively) and testing (n = 32; 22 and 10 with and without high TPG, respectively). Three informative shape features were identified in the training datasets: least axis length, sphericity, and maximum three-dimensional diameter. The radiomics score for predicting high TPG in IIH patients demonstrated an AUROC of 0.906 (95% confidence interval, 0.836-0.976) in the training dataset and 0.877 (95% confidence interval, 0.755-0.999) in the test dataset. The nomogram showed good calibration. Conclusion: Our study presents the feasibility of a novel model for predicting high TPG in IIH patients using radiomics analysis of noninvasive MRV-based shape features. This information may aid clinicians in identifying patients who may benefit from stenting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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