The purpose of this study is to justify the effects of role play with respect to speaking and listening functions and to provide the strategic methodology for improving English communicative competence of fifth grade primary school students. We can expand role play as a strategic teaching method to develop English learning models, so that English can be more easily acquired to the students who are in the critical language acquisition period. Strategic role play reflects the events and experiences of many kinds of people in everyday life. It is suggested that one of the best methods to improve English communicative competence in the primary classroom is through role play. Students can develop meaning for language patterns by portraying situations in which these instances in language would be used. This study proposes to facilitate English communicative ability using various student-centered role play strategies. It is concluded that the student-centered activities using strategic role play help the students to improve their English communicative competence. This is done by deriving their own creative dialogues and presenting the role play with their interests in learning English and with subsequently positive learning effects.
This article does not deal with a theory or theories in the usual sense of the term but rather harks back to its etymological source, theorein ' to look at.' The phrase 'theory of language' thus purports a 'view of language' and does not carry the force of scientific explication of language. In fact, the word ' scientific' or 'science' per se originates from scire 'to know' and is here to be considered not so much in regard to some kind of positivistic methodology as a form of knowledge. If this exposition sounds unduly ingenious, that is because one is caught up in all kinds of presuppositions about the words under consideration. Sometimes, when we come to grips with an issue that strikes our mind as truly important, our language, by the light of which we hope to proceed safely, plays the will-o'-the-wisp instead and leaves us in the middle of a murky maze, twisting what was at first blush a mere cinch into a Gordian knot. On such occasions, etymology comes along the way and sends us back to itself as its own principle: Resort to etymos logos 'original, true word'! The main thrust of the present study is that alongside the quantitative, positivistic thought there is another equally valuable mode of qualitative and humanistic thinking that makes a whole gamut of new and concrete investigations possible, that an integrated theory of language is Possible by way of a happy amalgamation of diversified, humanistic views of language. With this idea as the leitmotif we explore two models of theory which typically set themselves up for a 'scientific' approach to language: analytic philosophy that delves into what it calls logical simples, and contemporary linguistics that stubbornly teeters around some formal rigor or other. It is argued that they are both characterized by a looking away from the fluid, ill-definable aspects of language, giving a preference to segments and isolated facts as a means to avoid those larger wholes and totalities which if they had to be seen would in the long run lead to an uncomfortable state of mind. Language, in the final analysis, is a Protean entity: so capricious and multifarious, and yet so noetic and prophetic, that we should catch sight of its picturesque images in their entirety to give form to an integrated theory of language.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.33-43
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2024
Automated text summarization (ATS) systems rely on language resources as datasets. However, creating these datasets is a complex and labor-intensive task requiring linguists to extensively annotate the data. Consequently, certain public datasets for ATS, particularly in languages such as Thai, are not as readily available as those for the more popular languages. The primary objective of the ATS approach is to condense large volumes of text into shorter summaries, thereby reducing the time required to extract information from extensive textual data. Owing to the challenges involved in preparing language resources, publicly accessible datasets for Thai ATS are relatively scarce compared to those for widely used languages. The goal is to produce concise summaries and accelerate the information extraction process using vast amounts of textual input. This study introduced ThEconSum, an ATS architecture specifically designed for Thai language, using economy-related data. An evaluation of this research revealed the significant remaining tasks and limitations of the Thai language.
The diagrammatic language for pathways is widely used for representing systems knowledge as a network of causal relations. Biologists infer and hypothesize with pathways to design experiments and verify models, and to identify potential drug targets. Although there have been many approaches to formalize pathways to simulate a system, reasoning with incomplete and high level knowledge has not been possible. We present a qualitative formalization of a pathway language with incomplete causal descriptions and its translation into propositional temporal logic to automate the reasoning process. Such automation accelerates the identification of drug targets in pathways.
This paper presents user adaptation methods to overcome limitations of a user-independent model and a user-dependent model in a Korean sign language recognition system. To adapt model parameters for unobserved states in hidden Markov models, we introduce new methods based on motion similarity and prediction from adaptation history so that we can achieve faster adaption and higher recognition rates comparing with previous methods.
음성인식을 위해 다양한 방법들이 제안되어 있다. 본 연구에서는 음소단위 각각의 벡터 양자화된 코드북의 색인을 학습하는 HMM을 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 기존의 단어단위 HMM과 음소단위로 이루어진 유한상태기계(FSM)구조의 인식기에 비해 높은 인식율을 보였다.
본 논문은 문맥 이해에서 발생할 수 있는 문제점을 개선하기 위해 Sparse Attention 모델을 적용하였다. 실험 결과, 이 방법은 문맥 손실률을 상당히 줄이며 자연어 처리에 유용하다는 것을 확인하였다. 본 연구는 기계 학습과 자연어 처리분야에서 더 나은 문맥 이해를 위한 새로운 방향을 제시하며, 향후 다양한 모델과 방법론을 탐구하여 문맥 이해를 더욱 향상시킬 계획이다.
인터넷 상의 문서가 많아지고 이에 대한 정확한 접근이 요구됨에 따라, 인터넷 자원에 대한 메타데이터를 표준화시키고, 메타베이스를 구축, 활용하는 것은 매우 중요하다. RDF(Resource Description Framework)는 구조화된 메타데이터를 표현하고, 교환하며 재사용하기 위한 기반 구조이며, 문법으로 XML을 이용하기 때문에 표준화된 메타데이터에 대한 일괄된 표현 및 교환, 처리가 가능하다. RDF 스키마는 RDF 모델에서 사용을 위해 제안한 기본 타입 시스템으로 본 논문에서는 XML로 된 RDF 스키마를 UML 클래스 다이어그램에 사상시키는 규칙과 알고리즘을 제안하고 이를 통해 객체 모델링하므로써 객체 지향 데이터베이스 스키마로의 변환을 용이하게 한다. 그리고, RDF 스키마에 대한 객체지향 스키마 형태인 형식 모델을 정의하여 객체지향 문서 처리와 검색을 위한 효율적인 환경을 제시할 것이다.
온라인 커뮤니티 안에서 다른 사용자들의 글에 반응할 수 있는 딥러닝 연구를 2017년부터 진행해 왔으나, 한국어의 조사와 같은 특성으로 인한 단어처리의 어려움과 RNN 모델의 특성으로 인한 GPU 사용률 저조 문제로 인해 적은 양의 데이터로 학습을 제한해야 했다. 하지만 최근 자연어 처리 분야의 급격한 발전으로 이전보다 뛰어난 모델들이 등장함에 따라 본 연구에서는 이러한 발전된 모델을 적용해 더 나은 학습 결과를 생성해 내는 것을 목표로 한다. 이를 위해 셀프-어텐션 개념이 적용된 트랜스포머모델을 도입했고 여기에 한국어 형태소 분석기 MeCab을 적용해 단어처리의 어려움을 완화했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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