어휘와 언어에 대한 연구는 이를 사용하는 개인들이 포함된 공동체의 관심과 가치, 실천 관행에 대한 이해도를 높일 수 있다. 이러한 맥락에서 10개국이 참여한 국제 교실수업 어휘 프로젝트(The International Classroom Lexicon Project)는 자국의 수학 교실 수업과 관련하여, 교사가 바라보고 명명하는 구어적 입장에서 수학 교실수업 어휘 연구를 진행하여 어휘를 확인하고 정리하였다. 본 연구는 이 국제 교실수업 어휘 프로젝트 연구의 확장으로, 전국수학교사모임에서 발행하는 수학교사 전문 잡지인 「수학과 교육」에 사용된 교수학적 어휘를 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 조사하고, 통시적 관점에서 최근 10년간 시간의 흐름에 따라 이러한 교수학적 어휘가 양적으로 어떻게 변화하였는지를 관찰하였다. 연구 결과, 선행연구에서 발견되지 않은 새로운 교수학적 어휘를 발견할 수 있었다. 또한, 이러한 교수학적 어휘 중 시간의 흐름에 따라 출현 빈도가 유의하게 증가하는 어휘와 단기간에 갑자기 출현(급증)하는 어휘를 발견할 수 있었으며, 이를 통해 수학교사를 위한, 그리고 수학교사에 의한 전문 잡지를 중심으로 이루어진 문어적 공동체 수학교사의 관심의 변화를 살펴볼 수 있었고, 나아가 이러한 관심의 변화를 사회문화적·사건적·시대적 맥락에 비추어 봄으로써 이들의 가치와 시대적 정신의 변화를 조심스럽게 해석할 수 있었다. 이러한 점에서 본 연구는 지난 10년간 시대의 변화에 따른 한국의 수학교사 공동체에서의 수학교육에 대한 관심과 가치, 시대적 정신을 이해하는 첫 걸음으로서 가치를 지니고 있다. 또한, 텍스트 마이닝 기법이 이러한 시대변화에 따른 관심과 가치, 시대적 정신의 변화에 대한 연구를 수행할 수 있는 방법론적인 기여를 제공한다.
본 논문은 자연어처리 연구를 위하여 지도학습(supervised learning)방식의 어휘지식(lexical knowledge) 수동 구축 방법의 한계점을 극복하기 위하여 비지도학습(unsupervised learning)방식의 자동 어휘지식 획득 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 벡터화, 클러스터링, 어휘지식 획득 과정을 통하여 입력으로 주어지는 어휘목록에서 어휘지식을 자동으로 획득한다. 모델의 어휘지식 획득 과정에서 파라미터 변화에 따른 어휘지식 개수의 변화와 어휘지식의 특징이 나타나는 어휘 지식 사전의 일부 모습을 보인다. 실험결과 어휘지식 중 하나로 획득되는 어휘범주 지식의 클러스터가 일정한 개수에서 수렴하는 것이 관찰되어 어휘지식을 필요로 하는 전자사전 자동구축의 가능성을 확인하였다. 또한 한국어 특성이 반영되어 좌 우 통사정보가 포함된 어휘사전을 구축하였다.
본 연구에서는 선행연구를 통해 추출한 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘 88 개 중에서 웹(Web)을 사용하는 상황에서 유발될 수 있는 사용자의 감성을 표현하기에 적합한 감성어휘를 추출하였다. 웹 사용빈도가 높은 남녀 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 최종적으로 웹을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 사용자의 감성을 파악하기 위한 감성어휘를 추출하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘는 웹을 사용하면서 표출되는 사용자의 감성을 측정하는 데에 필요한 평가자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 북한의 영어 교과서에 나타난 어휘의 시대적인 변화를 파악하기 위해 통시적인 관점에서 코퍼스 기반 어휘 분석을 실시하였다. 이를 위해 통일부의 북한자료센터에 소장되어 있는 북한의 중등학교 영어 교과서 중 1996년 교육과정이 적용된 시기를 기준으로 김정일 시대 이전과 이후의 교과서를 구분지어 코퍼스를 구축한 후, 워드스미스 툴스 7.0을 통해 해당 코퍼스를 분석하여 각 교과서들의 어휘 변화 양상을 살펴보았다. 연구 결과 해당 교과서들의 어휘 규모는 개편 후의 교과서가 개편 전에 비해 증가했지만, 어휘 유형과 어휘 다양성은 감소하였다. 교육과정 개편 이전에 비해 개편 이후의 교과서에서 더 자주 등장하는 핵심어(keyword)를 분석한 결과 김정일 체제를 확고히 하기 위한 관련 이념 어휘와 북한의 경제 및 생활상을 반영하는 어휘들이 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 다빈도 어휘 100개 목록과 핵심어를 비교한 결과 북한의 영어 교과서의 어휘가 문법과 문어체 위주의 텍스트에서 조금씩 실질적인 의사소통과 관련된 구어체 내용이 증가하고 있었다.
본 연구는 챗봇의 활용이 한국 대학생의 영어 어휘 학습에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 어휘 능력이 실제 상승하는지 여부와 영어 어휘 학습에 대한 인식이 어떻게 변하는지 알아보는 데 그 목적이 있다. 47명의 국내 대학생을 실험그룹과 통제그룹으로 나누어 총 8주 동안 실험을 진행하였고, 챗봇 활용의 효과를 파악하기 위해 실험 시작 전과 종료 후 사전 사후 어휘 평가를 실시하였으며, 사전 사후 설문조사를 통해 챗봇을 활용한 어휘 학습에 대한 참가자의 인식 변화를 조사하였다. 본 연구의 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 어휘 평가 결과, 참가자의 어휘 능력은 실험 전에 비해 실험 종료 후 상승한 것으로 나타났고, 사전 사후 설문 결과, 챗봇의 활용은 참가자의 영어 어휘 학습에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 데 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다. 테크놀로지의 발달과 함께 최근 영어 교육에 있어 챗봇의 활용이 증가하는데 비해 그에 대한 실증적 연구가 부족하다는 점을 고려해 볼 때, 본 연구가 갖는 시사점이 크다고 할 수 있다.
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.
본 논문에서는 semantic parsing과 사전 정의된 어휘-의미 패턴 질의 템플릿 방법론을 결합하여 자연어 질의로부터 RDF 지식베이스에 질의하기 위한 SPARQL 쿼리를 생성하는 방법을 제안한다. semantic parsing 접근법은 문장의 표현과 분리된 형식적 의미표현만을 포착해내므로, paraphrase 혹은 의미 변화와 무관한 어순의 변화에 강인하지만, 일부 자연어 질의문장에는 단순한 의미 및 구조를 갖는 문장도 적합한 형식적 의미표현을 생성하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 단순한 문장에 있어서는 사전 정의된 질의 템플릿을 사용하여 적합한 쿼리를 생성하되, 적합한 템플릿을 선택하는데 있어 해당 질의문장의 어휘-의미적 유형을 포착하고 해당 정보를 이용하는 방법을 이용하였으며 이를 통해 주 방법론의 약점을 보완하는 제한적인 효과를 얻을 수 있었다.
인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
본 논문은 어휘가 비슷한 문장들을 효과적으로 분류하는 BERT 기반 유사 문장 분류기의 학습 자료 구성 방법을 제안한다. 기존의 유사 문장 분류기는 문장의 의미와 상관 없이 각 문장에서 출현한 어휘의 유사도를 기준으로 분류하였다. 이는 학습 자료 내의 유사 문장 쌍들이 유사하지 않은 문장 쌍들보다 어휘 유사도가 높기 때문이다. 따라서, 본 논문은 어휘 유사도가 높은 유사 의미 문장 쌍들과 어휘 유사도가 높지 않은 의미 문장 쌍들을 학습 자료에 추가하여 BERT 유사 문장 분류기를 학습하여 전체 분류 성능을 크게 향상시켰다. 이는 문장의 의미를 결정짓는 단어들과 그렇지 않은 단어들을 유사 문장 분류기가 학습하였기 때문이다. 제안하는 학습 데이터 구축 방법을 기반으로 학습된 BERT 유사 문장 분류기들의 학습된 self-attention weight들을 비교 분석하여 BERT 내부에서 어떤 변화가 발생하였는지 확인하였다.
본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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