KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2718-2731
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2023
This paper presents a method of using syntax and shallow semantic analysis for Vietnamese question generation (QG). Specifically, our proposed technique concentrates on investigating both the syntactic and shallow semantic structure of each sentence. The main goal of our method is to generate questions from a single sentence. These generated questions are known as factoid questions which require short, fact-based answers. In general, syntax-based analysis is one of the most popular approaches within the QG field, but it requires linguistic expert knowledge as well as a deep understanding of syntax rules in the Vietnamese language. It is thus considered a high-cost and inefficient solution due to the requirement of significant human effort to achieve qualified syntax rules. To deal with this problem, we collected the syntax rules in Vietnamese from a Vietnamese language textbook. Moreover, we also used different natural language processing (NLP) techniques to analyze Vietnamese shallow syntax and semantics for the QG task. These techniques include: sentence segmentation, word segmentation, part of speech, chunking, dependency parsing, and named entity recognition. We used human evaluation to assess the credibility of our model, which means we manually generated questions from the corpus, and then compared them with the generated questions. The empirical evidence demonstrates that our proposed technique has significant performance, in which the generated questions are very similar to those which are created by humans.
The main purpose of this study was to investigate preschoolers understanding whether thinking influences emotion with cognitive cueing. The subjects were 75 preschoolers of the J, Y, & K kindergartens located in Taegu. They were 4-(12 boys and 13 girls), 5-(12 boy and 13 girls), and 6-years(13 boys and 12 girls) old. The instruments were 4 stories and 11 pictures per a story used in Lagattuta, Wellman & Flavell(1997). The responses given from preschoolers were classified in terms of cognitive cueing response. The major results showed that an initial understanding of cognitive cueing in some preschoolers revealed the evidence of significantly developmental changes during the preschool years. Cognitive cueing responses were significantly different according to thinking prompt which is the question to help preschoolers explanations. This result suggested that the instruments of measurement for preschoolers should be improved as possible as they can understand.
최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.
The idia of modern product design is translated from the concept of functional importance as the basic function to that of emotional importance as the supplement function. In other words, the interests of the emotion in human performance side based on psychological factors of human are increased as well as the function in technical performance side based on physical factors of product. The standard emotional works for understanding the human's emotion are arranged in this paper. The standard emotional words are composed of words expressing the humaa's emotion. The adjectives adaptable to human's emotional works are collected from Korean dictionaries and arranged in the semantic differential(SD) scale. Next, the words with great marks evaluated by SD method are analyzed by factor analysis(FA) method and characterized as emotional words for understanding the human's emotion. The standard emotional words arranged in this paper are important because they are basic information for the development of product or technology as well as for the matter of emotional measurement technical development.
The study of English words in terms of etymology has a long history, going back over 110 years since Murray et al. (1884). Scholars have therefore had lots of time to gather all kind of information on the origin of English words. In fact, Modern English is the product of a long and complex process of historical developments from a great diversity of sources. The origins and development of English words meaning ‘a vessel for washing, a bath or a toilet’ are traced from Old English to the twentieth century in this paper in terms of the semantic and/or conceptual categories of the words with their particular senses. We conclude this paper with a brief discussion of how the teaching of English words can give some feedback to both teachers and students under the circumstances of English education in Korea and/or how we come to a better understanding of this charming field of English etymology in its own right.
There is mounting evidence that complex computer system displays in control rooms contribute to cognitive complexity and, thus, to the probability of human error. Research shows that reaction time increases and response accuracy decreases as the number of elements in the display screen increase. However, in terms of supporting the control room operator, approaches focusing on addressing display complexity solely in terms of information density and its location and patterning, will fall short of delivering a properly designed interface. This paper argues that information complexity and semantic complexity are mandatory components when considering display complexity and that the addition of these concepts assists in understanding and resolving differences between designers and the preferences and performance of operators. This paper concludes that a number of simplified methods, when combined, can be used to estimate the impact that a particular display may have on the operator's ability to perform a function accurately and effectively. We present a mixed qualitative and quantitative approach and a method for complexity estimation.
Since the VR market is expected to have a high growth, this study aimed to investigate the human factor-related determinants of user satisfaction with mobile VR headsets. A pre-study of customer reviews was conducted with the help of semantic network analysis to identify the core keywords for understanding negative and positive predictors of mobile VR headset experiences. Through laboratory testing with three different commercial models, the main study measured and identified the predictors of user satisfaction. From the results, five factors were extracted as valid predictor variables and used for regression analysis. These factors were immersion, VR sickness, usability, wear-ability and menu navigation interface. All the five predictors were proved to be significant determinants of the perceived user satisfaction with mobile VR headsets. Usability was the strongest predictor, followed by VR sickness and wear-ability. Practical and theoretical implications of the results were discussed.
Chatbots were an important research subject in the past. A chatbot is a computer program or an artificial intelligence program that participates in a conversation via auditory or textual methods. As the research on chatbots progressed, some important issues regarding them changed over time. Therefore, it is necessary to review the technology with a focus on recent advancements and core research technologies. In this paper, we introduce five different chatbot technologies: natural language processing, pattern matching, semantic web, data mining, and context-aware computer. We also introduce the latest technology for the chatbot researchers to recognize the present situation and channelize it in the right direction.
The purpose of the study was to investigate how students understand each operations with whole numbers and fractions, and the relationship between their knowledge of operations with whole numbers and conceptual understanding of operations on fractions. Researchers categorized students' understanding of operations with whole numbers and fractions based on their semantic structure of these operations, and analyzed the relationship between students' understanding of operations with whole numbers and fractions. As the results, some students who understood multiplications with whole numbers as only situations of "equal groups" did not properly conceptualize multiplications of fractions as they interpreted wrongly multiplying two fractions as adding two fractions. On the other hand, some students who understood multiplications with whole numbers as situations of "multiplicative comparison" appropriately conceptualize multiplications of fractions. They naturally constructed knowledge of fractions as they build on their prior knowledge of whole numbers compared to other students. In the case of division, we found that some students who understood divisions with whole numbers as only situations of "sharing" had difficulty in constructing division knowledge of fractions from previous division knowledge of whole numbers.
이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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