• 제목/요약/키워드: lexicons

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주택디자인에서 건축가들의 어휘 사용행태 및 기본어휘에 관한 연구 (A Study on the Lexicon-Use Behaviour of Architects & the Basic Lexicons in House Design)

  • 윤대한
    • 한국주거학회논문집
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    • 제17권5호
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    • pp.27-37
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    • 2006
  • This paper analyzed statistically two corpora that were constructed from the texts about house designs written by Korean architects and PA Awards architects. The main results are as follows; (1) The numbers of words in Korean house-design corpus were 9,352 and those of words in PA Awards house design corpus were 2,379. The former were 18.7% and the latter 4.8% of about 50,000 words regarded as the rest using scale in actual life. (2) When the architects described their house designs, the lexicon-concentration phenomenon was pervasive in both groups. Therefore, we can infer that the high-frequency lexicons are very important in house design. (3) The architects' behaviour patterns of using the house-design lexicons, went by rules according to the word frequency order. The tendency formulas of them had the $R^{2}$ values which were more than 90%. (4) In Korean house design corpus, the high frequency lexicons were '공간', '층', '주택', '집', '대지', '거실', and '실'. In PA awards house design corpus, they were 'house','room','space','living','wall','level' and 'area'. From these results, We can tell that 'space' is the highest frequency word in house design of the two groups, and that '대지 ' and 'wall' are the words that reveal well the differences between the two groups.

수학 교수학적 어휘의 변화: 텍스트 마이닝 기법을 이용한 교실수업 어휘 연구의 확장 (Changes in mathematics pedagogical lexicons: Extension research of the International Classroom Lexicon using a text mining approach)

  • 이기마;김희정
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제61권4호
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    • pp.559-579
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    • 2022
  • 어휘와 언어에 대한 연구는 이를 사용하는 개인들이 포함된 공동체의 관심과 가치, 실천 관행에 대한 이해도를 높일 수 있다. 이러한 맥락에서 10개국이 참여한 국제 교실수업 어휘 프로젝트(The International Classroom Lexicon Project)는 자국의 수학 교실 수업과 관련하여, 교사가 바라보고 명명하는 구어적 입장에서 수학 교실수업 어휘 연구를 진행하여 어휘를 확인하고 정리하였다. 본 연구는 이 국제 교실수업 어휘 프로젝트 연구의 확장으로, 전국수학교사모임에서 발행하는 수학교사 전문 잡지인 「수학과 교육」에 사용된 교수학적 어휘를 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 조사하고, 통시적 관점에서 최근 10년간 시간의 흐름에 따라 이러한 교수학적 어휘가 양적으로 어떻게 변화하였는지를 관찰하였다. 연구 결과, 선행연구에서 발견되지 않은 새로운 교수학적 어휘를 발견할 수 있었다. 또한, 이러한 교수학적 어휘 중 시간의 흐름에 따라 출현 빈도가 유의하게 증가하는 어휘와 단기간에 갑자기 출현(급증)하는 어휘를 발견할 수 있었으며, 이를 통해 수학교사를 위한, 그리고 수학교사에 의한 전문 잡지를 중심으로 이루어진 문어적 공동체 수학교사의 관심의 변화를 살펴볼 수 있었고, 나아가 이러한 관심의 변화를 사회문화적·사건적·시대적 맥락에 비추어 봄으로써 이들의 가치와 시대적 정신의 변화를 조심스럽게 해석할 수 있었다. 이러한 점에서 본 연구는 지난 10년간 시대의 변화에 따른 한국의 수학교사 공동체에서의 수학교육에 대한 관심과 가치, 시대적 정신을 이해하는 첫 걸음으로서 가치를 지니고 있다. 또한, 텍스트 마이닝 기법이 이러한 시대변화에 따른 관심과 가치, 시대적 정신의 변화에 대한 연구를 수행할 수 있는 방법론적인 기여를 제공한다.

그래프 기반 준지도 학습 방법을 이용한 특정분야 감성사전 구축 (The Construction of a Domain-Specific Sentiment Dictionary Using Graph-based Semi-supervised Learning Method)

  • 김정호;오연주;채수환
    • 감성과학
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    • 제18권1호
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    • pp.103-110
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    • 2015
  • 감성어휘는 텍스트로 감성을 표현하거나, 반대로 텍스트로부터 감성을 인식하기 위한 특징으로써 감성분류 연구에 필수요소이다. 본 연구는 감성어휘의 집합인 감성사전을 자동으로 구축하는 그래프 기반 준지도 학습 방법을 제안한다. 특히 감성어휘가 사용되어지는 분야에 따라 그 감성이 변하는 중의성 문제를 고려하여 분야 별 감성사전을 구축하고자 한다. 제안하는 방법은 어휘와 어휘들 간의 밀접도를 토대로 그래프를 구성하고, 사전에 학습 된 일부 소량의 감성어휘들의 감성을 구성된 그래프 전체에 전파하는 방식으로 모든 어휘의 감성을 추론한다. 감성어휘는 대표적으로 감성단어와 감성구문이 있으며, 본 연구에서는 이들 각각에 대한 그래프를 구성하고 감성을 추론하여 전체 감성사전을 구축하였다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 영화평 분야의 감성사전을 구축하고, 이를 이용한 영화평 감성분류 실험을 수행하였다. 그 결과 기존 범용 감성사전의 어휘들을 이용한 감성분류보다 더 높은 분류 성능을 확인하였다.

Sequence-to-Sequence Model을 이용한 영어 발음 기호 자동 변환 (Automatic Conversion of English Pronunciation Using Sequence-to-Sequence Model)

  • 이공주;최용석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권5호
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    • pp.267-278
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    • 2017
  • 영어는 동일 철자의 발음이 매우 다양한 언어이기 때문에 사전에 기술되어 있는 단어의 발음기호를 읽어야만 정확한 발음을 알 수 있다. 영어 사전마다 사용하는 발음기호(phonetic alphabet) 시스템이 다르며 같은 단어에 대해 기술하고 있는 발음 역시 다르다. 본 연구에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 sequence-to-sequence (seq2seq) model을 이용하여 사전마다 다른 발음을 자동으로 변환해 보고자 한다. 4가지 다른 종류의 사전에서 추출한 발음 데이터를 이용하여 모두 12개의 seq2seq model을 구현하였으며, 발음 자동 변환 모듈의 정확 일치율은 74.5% ~ 89.6%의 성능을 보였다. 본 연구의 주요 목적은 다음의 두 가지이다. 첫째 영어 발음기호 시스템과 각 사전의 발음 데이터 특성을 살펴보는 것이고, 둘째, 발음 정보의 자동 변환과 오류 분석을 통해 seq2seq model의 특성을 살펴보는 것이다.

Developing Sensory Lexicons for Tofu

  • Chung, Jin-A;Lee, Hye-Seong;Chung, Seo-Jin
    • Food Quality and Culture
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    • 제2권1호
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    • pp.27-31
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    • 2008
  • The objective of this study was to develop sensory lexicons that can be utilized for various types of tofu such as pressed, unpressed, and tofu made from germinated soybeans, using generic descriptive analysis. In the first phase of the experiment, trained descriptive panelists developed and defined the appearance, aroma, flavor, and texture attributes that are commonly present in tofu. Then, the sensory characteristics of seven types of tofu were analyzed using the sensory lexicons established in the initial stage of the experiment. Four appearance, 6 odor/aroma, 6 flavor/taste, 7 texture, and 4 aftertaste attributes were identified, and reference standards were established for most of the terms in order to facilitate the understanding of the attribute definitions. The intensities of the sensory attributes were measured on a 15-point scale. Statistical analyses, including analysis of variance and principal component analysis, were used for the data. The seven tofu samples showed significant differences in the intensities of 22 attributes. The unpressed tofu samples were generally rated as being high in moistness, easy to cut, silky, and easy to swallow. The pressed tofu, on the other hand, was salty, astringent, beany, hard, and rough in texture. The tofu made with germinated soybeans was characterized as having a strong cooked bean flavor, salty and astringent aftertaste, and hard texture. Overall, the attributes of moistness, easy to swallow, and silkiness showed strong positive correlations; hardness and sticks to teeth were also positively correlated to each other.

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Bilingual lexicon induction through a pivot language

  • Kim, Jae-Hoon;Seo, Hyeong-Won;Kwon, Hong-Seok
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제37권3호
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    • pp.300-306
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    • 2013
  • This paper presents a new method for constructing bilingual lexicons through a pivot language. The proposed method is adapted from the context-based approach, called the standard approach, which is well-known for building bilingual lexicons using comparable corpora. The main difference between the standard approach and the proposed method is how to represent context vectors. The former is to represent context vectors in a target language, while the latter in a pivot language. The proposed method is very simplified from the standard approach thereby. Furthermore, the proposed method is more accurate than the standard approach because it uses parallel corpora instead of comparable corpora. The experiments are conducted on a language pair, Korean and Spanish. Our experimental results have shown that the proposed method is quite attractive where a parallel corpus directly between source and target languages are unavailable, but both source-pivot and pivot-target parallel corpora are available.