In present study, using 1572 low-income families and 266 Head Start teachers from Family and Child Experiences Survey (FACES) in the U.S., we examined the effects of mothers' reading and the characteristics of interaction between teacher-child interaction on 4-and 5-year-olds' cognitive development represented by their verbal and numerical abilities. Frequencies of mothers' reading at home consistently predicted higher scores of children's Peabody Picture Vocabulary Test and Woodcock Johnson Applied Problems. Teachers' sensitivity and permissiveness in their interactions with children in classroom were positively related to children's verbal abilities and teachers' sensitivity predicted better numerical abilities of children after controlling for mothers' reading and the characteristics of family and teacher. The findings shed light on the contributions of teacher behaviors and familial factors to children's cognitive development calling for attention to the need for parent education on cognitively stimulating family environments and continuing education for early childhood teachers focusing on quality interactions with young children.
This study explored how a Chinese college student who previously had not reached a threshold level of Korean proficiency used L1 (Chinese) and L2 (English) as a tool to socialize into Korean (L3) culture of learning over the course of study. From a perspective of language socialization, this study examined the cross-linguistic influence of L1 and L2 on the L3 acquisition process by tracing an approach to language learning and practices taken by the Chinese student as a case study. Data were collected through three methods; interview protocols, various types of written texts, and observations. The results showed that the student used English as a means to negotiate difficulties and expertise by empowering her L2 exposure during the classroom practices. Her ways of using L2 in oral practices could be characterized as the 'Inverse U-shape' pattern, under which she increased L2 exposure at the early stage of the study and shifted the intermediate language to L3 at the later stage of the study. When it comes to the language use in written practices, the sequence of "L2-L1-L3" use gradually changed to the "L2-L3" sequence over time, signifying the importance of interaction between L2 and L3. However, the use of her native language (L1) in a Korean-speaking classroom was limited to a certain aspect of literacy practices (i.e., vocabulary learning or translation). This study argues for L2 communication channel in cross-cultural classrooms as a key factor to determine sustainable learning growth.
In this paper, newspaper articles were collected through '5.18' keyword search results and the news corpus was constructed from the collected data. In the articles of local newspapers 'Honam' and 'Yeongnam', the ideological differences regarding '5.18' were investigated. The ideological differences of local newspaper discourse through objective figures was analyzed.. The subjects of the newspaper articles, the frequency of nouns and predicates were analyzed. The use and meaning of the intended vocabulary were examined. As a result of analyzing the title of the newspaper article, the discourse written in 'Honam' emphasized the necessity of re - recognition of 5.18. In both regions, the word "Gwangju" is often used. However, 'Gwangju' in 'Honam' newspaper means spiritual space, not physical space. In Honam regional newspapers, there are many vocabularies describing the events such as 'shoot' and 'fire', this calls for recollection and memory of '5.18'. In the analysis of newspaper discourse, the analysis of the contrast between the local newspapers was very insignificant, but, this study was conducted to analyze the discourse among local newspapers.
Objectives : We aim to assist in choosing an appropriate method for word extraction when analyzing East Asian Traditional Medical texts based on unsupervised learning. Methods : In order to assign ranks to substrings, we conducted a test using one method(BE:Branching Entropy) for exterior boundary value, three methods(CS:cohesion score, TS:t-score, SL:simple-ll) for interior boundary value, and six methods(BExSL, BExTS, BExCS, CSxTS, CSxSL, TSxSL) from combining them. Results : When Miss Rate(MR) was used as the criterion, the error was minimal when the TS and SL were used together, while the error was maximum when CS was used alone. When number of segmented texts was applied as weight value, the results were the best in the case of SL, and the worst in the case of BE alone. Conclusions : Unsupervised-Learning-Based Word Extraction is a method that can be used to analyze texts without a prepared set of vocabulary data. When using this method, SL or the combination of SL and TS could be considered primarily.
The purpose of this study is to examine the sociolinguistic competence of female marriage-immigrants through analyzing their free colloquial discourse. Because previous studies on female marriage-immigrants have not been performed based on the natural illocutionary data, an accurate diagnosis of their communication method will be necessary for the efficiency of the Korean education aimed at them, and for the development of their communication ability. For this study, the colloquial discourse situation from five female marriage-immigrants from China, the Philippines and Vietnam was recorded. The sociolinguistic characteristics were analyzed centering on the use of designation, respect terms, and regional words. 'Eomma' was used as a designation for their husband's mother, which means that 'intimacy' worked for the designation of their husband's mother. The respect-word classes for others were limited to the 'haeyo' form and the 'hae' one, and the reception for listeners was often discarded. In addition, the influence of regional words was found in the vocabulary and grammar, and the more proficient the Korean language, the more frequent the regional word occurrence. Based on the above result, the teaching method of Korean for the immigrants shall be suggested as follows: the teaching has to focus on respect words positively influencing the relationship with the counterpart.
The current study explores small corpora of critiques written by Chinese and non-Chinese university students and how strategies used by these writers compare with high-rated L1 students. Data collection includes three small corpora of student writing; 20 student critiques in 2017, 23 student critiques from 2018, and 23 critiques from the online Michigan MICUSP collection at the University of Michigan. The researchers employ Text Inspector and Lexical Complexity to identify university students' vocabulary knowledge and awareness of syntactic complexity. In addition, WMatrix4® is used to identify and support the comparison of lexical and semantic differences among the three corpora. The findings indicate that gaps between Chinese and non-Chinese writers in the same university classes exist in students' knowledge of grammatical features and interactional metadiscourse. In addition, critiques by Chinese writers are more likely to produce shorter clauses and sentences. In addition, the mean value of complex nominal and coordinate phrases is smaller for Chinese students than for non-Chinese and MICUSP writers. Finally, in terms of lexical bundles, Chinese student writers prefer clausal bundles instead of phrasal bundles, which, according to previous studies, are more often found in texts of skilled writers. The current study's findings suggest incorporating implicit and explicit instruction through the implementation of corpora in language classrooms to advance skills and strategies of all, but particularly of Chinese writers of English.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.535-540
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2022
Out of Vocabulary(OOV) 문제는 인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)에서 빈번히 제기되어 왔다. 이를 해결하기 위해, 기존에는 단어를 효율적인 압축할 수 있는 Byte Pair Encoding(BPE)[1]이 대표적으로 이용되었다. 하지만 BPE는 빈도수를 기반으로 토큰화가 진행되는 결정론적 특성을 취하고 있기에, 다양한 문장에 관한 일반화된 분절 능력을 함양하기 어렵다. 이를 극복하기 위해 최근 서브 워드를 정규화하는 방법(Subword Regularization)이 제안되었다. 서브 워드 정규화는 동일한 단어 안에서 발생할 수 있는 다양한 분절 경우의 수를 고려하도록 설계되어 다수의 실험에서 우수한 성능을 보였다. 그러나 분류 작업, 특히 한국어를 대상으로 한 분류에 있어서 서브 워드 정규화를 적용한 사례는 아직까지 확인된 바가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 서브 워드 정규화를 대표하는 두 가지 방법인 유니그램 기반 서브 워드 정규화[2]와 BPE-Dropout[3]을 이용해 한국어 분류 문제에 대한 서브 워드 정규화의 효과성을 제안한다. NMT 뿐만 아니라 분류 문제 역시 단어의 구성성 및 그 의미를 파악하는 것은 각 문장이 속하는 클래스를 결정하는데 유의미한 기여를 한다. 더불어 서브 워드 정규화는 한국어의 문장 구성 요소에 관해 폭넓은 인지능력을 함양할 수 있다. 해당 방법은 본고에서 진행한 한국어 분류 과제 실험에서 기존 BPE 대비 최대 4.7% 높은 성능을 거두었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.13-16
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2022
LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
Previous research has shown that employees tend to react more positively to corrective feedback from supervisors to the extent they perceive that they were treated with empathy, respect, and concern towards fair interpersonal treatment in receiving the feedback information. Then, to facilitate effective supervisory feedback and coaching, it would be useful for organizations to monitor the contents of feedback exchanges between supervisors and employees to make sure that supervisors are providing performance feedback using languages that are more likely to be perceived as interpersonally fair. Computer-aided text analysis holds potential as a useful tool that organizations can use to efficiently monitor the quality of the feedback messages that supervisors provide to their employees. In the current study, we applied computer-aided text analysis (using closed-vocabulary text analysis) and machine learning to examine the validity of language-based algorithms trained on supervisor language in performance feedback situations for predicting human ratings of feedback interpersonal fairness. Results showed that language-based algorithms predicted feedback interpersonal fairness with reasonable level of accuracy. Our findings provide supportive evidence for the promise of using employee language data for managing (and improving) performance management in organizations.
Purpose: The primary objectives of this research are: (1) To examine the current situation of employee welfare in diverse workplace settings. (2) To explore and identify the different challenges that affect employees' overall well-being. (3) To examine and establish the importance of consultation as a strategic tool in addressing these challenges and enhancing employee welfare. Research design, data and methodology: The first step of the research design is the identification of databases, search terms, and filters. A thorough search will be conducted across respectable academic databases, journals, and pertinent sources using keywords and controlled vocabulary about consultation, employee welfare, and related concepts. The next step is full-text assessment, which verifies compliance with the research question and assesses the caliber of the methodology. Results: According to the previous evidence, the significant benefits of effective consultation for employee welfare have been highlighted: 1. positive impact on productivity in the workplace, 2. Effective consultation Improves employee's engagement, 3. Effective consultation Increases employee retention, and 4. Effective consultation facilitates trust in a corporate communication. Conclusions: The study has identified four main advantages: enhanced productivity, enhanced engagement, increased retention, and enhanced trustbuilding. These findings provide insightful information for practitioners looking to foster positive workplace cultures and improve organizational success.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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