G-Telp 를 처음 접해본 사람으로써 느낀 점이랄까.. 
다른 공인영어 시험들에 비해서는 상대적으로 어렵지 않은 것 같고 분량도 적어서 문제유형에 대한 준비만 잘하면 원하는 점수를 얻을 수 있을 것 같음. 


문법 26문항 (20분) 
  • 시제에 대한 문제가 상당히 많이 나옴
  • 대부분 present perfect 현재완료, present perfect continuous 현재완료진행, past perfect 과거완료, past perfect continuous 과거완료진행, future perfect 미래완료, future continuous 미래완료진행 과 관련된 문제로 구성됨 
  • 해당 사건이 언제 일어났는지와 완료/진행 상태를 파악한 후 해당 시제에 대입하여 답을 찾아냄  

청취 26문항 (30분) 
  • 청취문이 상당히 김 (뒤로 갈수록 점점 길어짐)  
  • 단어나 문장 등이 특별히 어려운 것은 아님 
  • 숫자나 시간 등에 대한 내용은 되풀이 되는 경우가 많음
  • 내용을 듣고 해당 사건이 발생한 시간이나 계절 등을 유추해야 하는 경우가 있음 
  • 문제->청취문->다시 문제 순으로 들려줌. 이때 문제나 지문 내용을 필기하려고 하면 다음 부분을 놓치기 쉬움. 기억력에 의존하는 것이 나은 듯. 

독해 28문항 (40분) 
  • 지문이 김. 모두 해석하려고 하면 어려움 
  • 단어 등은 비교적 쉬움 
  • 동의어 선택시 직역하면 안되는 경우가 있음 






Content-based approach

Its roots in information retrieval and information filtering

Focus on recommending items containing textual information, such as documents, Web sites (URLs), and news messages etc

Improvement by the use of user profiles that contain information about users’ tastes, preferences, and needs


The process of Content-based recommendation

Construction of per-user content-based profile


TF : Term Frequency, IDF : Inverse Document Frequency

N : Number of the documents

ni : How many times keyword ki is seen in the document

fi,j : Number of times keyword ki is seen in the document dj


Similarity measurement


u(c,s) : the utility function

ContentBasedProfile(c) = (wc1, …, wck) : the profile of user c

cosine similarity measure


Limitations of content-based approach

Limited Content Analysis

automatic feature extraction is much harder to multimedia data

cannot distinguish between a well-written article and a badly written one

Overspecialization

no experience, no recommendation

New User Problem

Item-to-Item Collaborative Filtering

Matching user’s purchased and rated items to similar items à similar-items table

Identify similarities between different items

Items more static than users

Offline: Item similarity computation

Online: Prediction computation






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