• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.527-532
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• 1993

한국어 어휘부 구성에 기능동사(경동사) 구문에 관한 언어정보의 수록은 필수적이다. 범용적 대규모 한국어 어휘자료 database 구축을 위한 기능동사 구문과 언어학적 분석 기술과 관련하여 제기되는 여러 문제들 중에서 기능동사의 어휘적 한정의 문제는, 어휘부 중심의 논의를 펼칠 때, 각별한 중요성을 갖는다. 본 발표에서는 우선 확장된 기능동사 개념에 의거하여 기능동사 정보를 어휘부에 반드시 수록해야 할 논거를 제시하고, 기능동사의 어휘적 한정의 문제를 집중적으로 거론하고자 한다. 요점은 기능동사 구문이 서술명사와 기능동사의 결합에 의해 성립된다고 볼 때 이 두 범주의 어휘적 실현은 예측불가능한 제한적 결합관계에 의해 특징지어지므로, 일정한 서술명사와 결합 가능한 기능동사의 어휘적 형태를 어휘부에서 낱낱이 한정하고 기재하여야 하리라는 것이다. 이를 위한 필수적인 연구작업은 크게 상호보완적인 두 부분으로 이루어진다. 한편 한국어 서술명사의 총체를 목록화하고, 그 개별어휘 하나하나에 대해 가능한 기능동사 구문과, 구체적인 기능동사 어휘를 한정하는 것이 필요하다. 또 한편으로는 한국어 동사의 총체를 목록화하여, 그 개별어휘 하나하나의 가능한 통사적 실현을 체계화하는 과정에서 기능동사 용법을 빠짐없이 가려내는 작업이 요구된다고 보겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.379-383
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• 2021

감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.10
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• pp.85-93
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• 2017

Standardization of disaster safety lexicon is important as the most basic process for successful accident prevention and response. A lack of understanding of disaster safety lexicon leads lack of communication and information sharing, which can be a problem in communicating with appropriate responses in case of a disaster. Currently disaster and safety control agencies produce and manage heterogeneous information and they also develop and use word dictionaries individually. To solve this problem, identifying differences of disaster safety lexicon patterns by the user are essential for standardization. In this paper, we conducted lexicon patterns analysis based on social media and revealed the characteristics according to pattern types. At the result, we proposed the standardization and construction methods of disaster safety word dictionary.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.110-115
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• 2000

자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 중의성 있는 결과가 많이 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있으며, 이러한 어휘정보와 이를 이용한 중의성 해소에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 부사에 의해 발생되는 중의성을 해소하기 위해 수식어 사전을 이용하여 구문 분석에서의 구조 중의성을 해소하였다. 수식어 사전의 어휘정보와 대상 말뭉치를 통해 각각의 부사에 대한 문법을 구성하고, 이를 이용하여 한국어 구문 구조 분석에서 부사에 의해 발생되는 중의성을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.501-504
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• 2003

인터넷 채팅과 문자 메시지 등 통신 환경에서 사용되는 어휘들은 일정한 규칙성과 방향성을 가지고 있을 것으로 추정된다. 통신 용어의 생성 규칙과 음운론적 변형 현상을 규명하기 위하여 통신 용어의 사용 빈도의 분석과 언어학적 접근 방법을 통하여 통신 언어의 생성 원인을 분석한다 통신 환경에서 변형되어 사용되는 어휘들의 표준어와 통신상에서 사용되는 어휘 형태에 대해 각각 초성, 중성, 종성 빈도를 계산하고 통신 용어와 표준의 자모 사용 비율 변화를 분석하여 통신 용어가 생성되는 원인을 분석하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.5
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• pp.741-748
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• 2015

The aim of this paper is to select a distinct vocabulary for understanding the media facade of user and to lay the foundation for a media facade emotional scale. Firstly, we assembled a set of emotional words that were sufficient to represent a general overview of korean emotions, collected from various literature studies. Secondly, we found emotional words from collecting user opinion on the Youtube website. Finally the emotional words were collected from phrase by using non-structural survey. The collected words were integrated according to standards and they were organized 39 pieces that can be used in the survey. As a result, we extracted 21 emotional words for measuring user's emotions expressed while watching media facade, such as 'novel', 'cool', 'awesome', 'gorgeous', 'exciting', 'amazing', 'wonderful,', 'showy', 'great,', 'intense', 'good', 'grand', 'colorful', 'unique', 'variety', 'new', 'fun', 'beautiful', 'luxurious,', 'mysterious', 'satisfactory'. And we categorized the 21 words to form 5 elements by using factor analysis such as 'surprise', 'attention', 'variety', 'aesthetics', 'interest'.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.11
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• pp.426-435
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• 2021

This study aims to functionally classify lexical bundles appearing in academic papers on nuclear science and engineering written in English and then analyze the lexical bundles' characteristics compared to those appearing in general academic papers. To this end, the texts of nuclear science and engineering papers were collected and produced as a corpus(c. 1 mil. tokens). Then they were statistically compared through Chi-square tests and standardized residuals with the corpus of general academic papers(c. 750,000 tokens). The results revealed that, compared to general academic papers, the bundles in the stance lexical bundle category were mainly used among the functional lexical bundle in nuclear science and engineering. The use of the lexical bundles lacked much variety. The same type of lexical bundles was 're-used' and 'recycled'. Based on these research results, educational implications for English for Academic Purposes and the further direction of follow-up research were discussed and suggested.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.149-156
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• 2021

Text mining is one of the useful tools to discover public opinion and perception regarding political issues from big data. It is very common that users of social media express their opinion with newly-coined words such as slang and emoji. However, those new words are not effectively captured by traditional text mining methods that process text data using a language dictionary. In this study, we propose effective methods to extract newly-coined words that connote the political stance and opinion of users. With various text mining techniques, I attempt to discover the context and the political meaning of the new words.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.4
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• pp.144-151
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• 2020

In a mobile environment, communication takes place via SMS text messages. Vocabularies used in SMS texts can be expected to use vocabularies of different classes from those used in general Korean literary style sentence. For example, in the case of a typical literary style, the sentence is correctly initiated or terminated and the sentence is well constructed, while SMS text corpus often replaces the component with an omission and a brief representation. To analyze these vocabulary usage characteristics, the existing colloquial style corpus and the literary style corpus are used. The experiment compares and analyzes the vocabulary use characteristics of the colloquial corpus SMS text corpus and the Naver Sentiment Movie Corpus, and the written Korean written corpus. For the comparison and analysis of vocabulary for each corpus, the part of speech tag adjective (VA) was used as a standard, and a distinctive collexeme analysis method was used to measure collostructural strength. As a result, it was confirmed that adjectives related to emotional expression such as'good-','sorry-', and'joy-' were preferred in the SMS text corpus, while adjectives related to evaluation expressions were preferred in the Naver Sentiment Movie Corpus. The word embedding was used to automatically construct a sentiment lexicon based on the extracted adjectives with high collostructural strength, and a total of 343,603 sentiment representations were automatically built.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.4
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• pp.35-48
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• 2010

The purpose of the present study was to suggest basic word lists and contents of English for mobile games and to propose how to apply basic word lists to mobile games for English vocabulary learning because it is possible that some potential advantages of mobile games can provide elementary school students with new learning environment for English vocabulary learning. To support this idea, firstly, the basic word lists were selected from essential word lists in the national English curriculum, the word lists from textbooks, and five randomly chosen word books. Secondly, mobile games were examined and appropriate mobile games for learning English words was selected. Lastly, the basic word lists for mobile games were applied to the selected game.