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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국응용언어학회 응용언어학 응용언어학 제39권 제3호
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 103 - 129 (27page)
- DOI
- 10.17154/kjal.2023.9.39.3.103
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This study developed a method to assess the text level automatically regarding syntactic complexity. The new method was developed by improving the method of measuring the syntactic complexity of large-scale texts with various types. We implemented a Korean sentence syntactic complexity assessment model based on the deep learning models, especially the Korean BERT models. In particular, the KcBERT-based model, fine-tuned through the “National Institute of Korean Language Dependency-Parsed Corpus (v.2.0)”, showed excellent performance with an accuracy of 0.949. This model is expected to contribute to establishing an integrated model to assess the text level as the sub-factor model. By segmenting the text assessment model by factors, it could overcome the limitations of the existing research using unexplainable deep learning models to provide a direction for more sophisticated educational treatment.
목차
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 연구의 의의 및 후속 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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