Study-Chinese

대학급 중국어 말하기 표현 수업을 위한 갈등 기반 의사소통 과제 설계 과정에서 교사와 ChatGPT의 상호작용을 분석하고, 인공지능의 역할과 영향력을 검토합니다.

레이블 데이터 없이 중국어 의미 파싱을 담화표현구조로 변환하는 실현 가능성을 탐구하고, 데이터 수집 파이프라인과 세분화된 테스트 스위트를 제안합니다.

BERT 기반 중국어 맞춤법 교정 모델 분석. 오류 패턴에 대한 과적합 문제를 지적하고, 더 나은 일반화를 위한 간단한 무작위 마스킹 전략을 제안합니다.

문자 태깅 대신 전체 문장을 재구성하는 중국어 맞춤법 교정(CSC)의 새로운 접근법으로, 최첨단 성과와 향상된 일반화 능력을 달성했습니다.

단어 수준 지식 추적을 위한 Duolingo 제2언어 습득 모델링(SLAM) 과제에 딥 팩토리제이션 머신을 적용한 심층 분석.

Unix DIFF 유틸리티를 차이 감지, 규칙 추출, 데이터 병합, 최적 매칭과 같은 NLP 작업에 적용하는 방법을 탐구하며, 그 실용성과 다용도성을 강조합니다.

Duolingo 데이터를 활용한 2018 SLAM 공유 과제 기반, 제2언어 학습자의 지식 격차 예측을 위한 우승 앙상블 모델(GBDT+RNN) 분석.

제2언어 학습 예측 모델의 공정성 분석, Duolingo 데이터를 활용한 플랫폼 및 국가 간 편향 평가

2년간의 완전한 제2언어 습득 과정을 포착한 독특한 종단적, 멀티모달, 다국어 데이터셋인 프로젝트 MOSLA 개요.

하둡을 활용한 확장 가능한 자연어 처리를 위한 KOSHIK 아키텍처 분석. 구성 요소, 구현 단계, 성능 평가 및 향후 방향을 다룹니다.

본 논문은 하둡을 활용한 확장 가능한 자연어 처리를 위한 KOSHIK 아키텍처를 탐구하며, 그 구현, 성능 평가 및 향후 방향에 대해 상세히 설명합니다.

대규모 언어 모델(LLM)에 특정 프롬프트를 사용하여 CEFR 및 EBCL 수준(A1, A1+, A2)에 맞춘 맞춤형 중국어 학습을 분석한 연구입니다.

SLABERT는 BERT를 활용하여 아동 지향 발화 데이터 기반 제2언어 습득에서의 긍정적 및 부정적 언어 간 전이를 모델링하는 새로운 프레임워크를 소개하는 연구 논문입니다.

신경망 언어 모델이 제2언어를 습득하는 방식을 분석하며, 교차언어 전이, 언어적 일반화, 인간의 제2언어 습득과의 비교를 탐구합니다.

중국어와 영어 신문의 동사-명사 사용을 비교한 실증 연구 및 영어권 중국어 학습자의 쓰기에 미치는 영향 분석.

가상 현실 시뮬레이션이 외국어 학습에서 학생 동기에 미치는 영향을 조사한 연구 논문 분석. 방법론, 결과 및 향후 시사점을 포함합니다.