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제17대 대통령선거 예비후보자 이미지에 대한 유권자 유형 연구
남궁영 ( Young Namgoong ) 한국주관성연구학회 2016 주관성연구 Vol.- No.33
대통령 선거에서 유권자는 어떤 기준에서 후보자를 선택하는가. 본 연구의 목적은 대통령 선거를 앞둔 유권자들의 유형을 분류하는 것이다. 분류의 기준은 유권자들이 가지고 있는 각 후보들에 대한 이미지와 이슈이다. 유형분류 방법은 Q방법론을 적용하였다. 유형분류의 기준이 되는 아이템(항목)은 각각의 예비후보자들에 대한 이미지와 이슈 관련 진술문들이다. 분류된 유권자들의 유형들은 대통령 예비후보들에 대하여 갖고 있는 이미지가 비슷한 사람들이다. 이렇게 해서 발견된 유형들은 대선을 앞두고 후보를 선택하는 마음을 따라 형성 된 것이라고 할 수 있다. 연구 결과 모두 6개의 유권자 유형이 도출되었다. 이들은 <유형1> 통일지향 중도형, <유형2> 성장지향 보수형, <유형3> 개혁지향 중도형, <유형4> 개혁지향 보수형, <유형5> 성장지향 중도형, <유형6> 개혁지향 진보형 등이다. 유권자 유형들은 어떤 후보에게는 우군이고 어떤 후보에게는 적대 관계가 될 것이다. 따라서 각 후보 진영은 캠페인 전략을 짜는데 대단히 유용한 정보를 얻을 수 있다. 반대편 유형들은 차라리 포기하고, 이들과 차별 되는 친한 유형들에게는 강화유지전략을, 중도 유형들에 게는 유인 전략을 가지고 접근 하여야 할 것이다. 한편, 유권자들의 태도는 정치적 태도라 할 수 있는 진보·중도·보수 등의 변인축과 이슈 내지는 실천적 태도라고 할 수 있는 통일·개혁·성장 등의 변인축 행렬로 구분해볼 수 있다. 이들 변인들을 종합적으로 좌표선에 표시하면 유권자들의 마음의 지평을 그릴 수 있다. What are the criteria that people select a candidate. Those are the images and issues of candidates. The purpose of this study is the analysis of types of voters. The criteria of typology are the images and issues which candidates have. The method of typology is Q-Methodology. Therefor the items of criteria are the statements of images or issues about preliminary candidates. As subjects sort the items by themselves according to the grades of agree or disagree after read the statements, the results of sort are types of subjects. As a result, the types of voters are people that have similar images about preliminary candidates. These are the results of minds that voters select a candidate. That is to say types of voters that see the candidates similarly. Rephrase, candidates are not seeing to voters individually, seeing to the classes of voters. There are six types; `reunification-oriented neutral, development-oriented conservative, reform-oriented neutral, reform-oriented conservative, development-oriented neutral, reform-oriented progressive.` Any type is a friend or a enemy of any candidate. Therefore any candidate camp can have lots of useful informations form the types. The other hand, we will design the map of minds of voters with lined on the axles of variables. Variables are progressive, neutral, conservative of the ideological politic attitudes and reunification, reform, development of the practical politic attitudes.
한국어 말덩이 정의와 구묶음: 한국어 말덩이 부착 말뭉치와 Bi-LSTM/CRFs 모델을 활용하여
남궁영(Young Namgoong),김창현(Chang-Hyun Kim),천민아(Min-ah Cheon),박호민(Ho-min Park),윤호(Ho Yoon),최민석(Min-seok Choi),김재균(Jae-kyun Kim),김재훈(Jae-Hoon Kim) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.6
There are several notorious problems in Korean dependency parsing: the head position problem and the constituent unit problem. Such problems can be somewhat resolved by chunking. Chunking seeks to locate and classify constituents referred to as chunks into predefined categories. So far, several studies in Korean have been conducted without a clear definition of chunks partially. Thus, we define chunks in Korean thoroughly and build a chunk-tagged corpus based on the definition as well as propose a Bi-LSTM/CRF chunking model using the corpus. Through experiments, we have shown that the proposed model achieved a F1-score of 98.54% and can be used for practical applications. We analyzed performance variations according to word embedding and so fastText showed the best performance. Error analysis was performed so that it could be used to improve the proposed model in the near future.
윤호(Ho Yoon),김창현(Chang-Hyun Kim),천민아(Min-ah Cheon),박호민(Ho-min Park),남궁영(Young Namgoong),최민석(Min-seok Choi),김재균(Jae-kyun Kim),김재훈(Jae-Hoon Kim) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.3
Named entity recognition (NER) seeks to locate and classify named entities into predefined categories such as person names, organization, location, and others. Most name entities consist of more than one word and so the multitude of annotated corpora for NER are encoded by the BIO (short for Beginning, Inside, and Outside) format: A “B-” prefix before a tag indicates that the tag is the beginning of a named entity, and an “I-” prefix before a tag indicates that the tag is inside the named entity. An “O” tag indicates that a word belongs to no named entity. In this format, words with “O” tags in the corpora amount to more than about 90% of the words and thus, can cause two problems: the high perplexity of words with “O” tags and imbalance learning. In this paper, we propose a novel format to represent the NER corpus called the BIT format, which uses “T (short for POS Tags)” tags in place of “O” tags. Experiments have shown that the BIT format outperforms the BIO format when the meaning projection of the word representation is unreliable, namely, when word embedding is trained through a relatively small number of words.