주석 말뭉치의 현황과 전망: 감성 분석 말뭉치를 중심으로
Current Status and Future Perspectives of Annotated Corpus: Focusing on Annotated Corpus for Sentiment Analysis
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초록
말뭉치 기반 한국어 연구의 현황을 분석한 결과를 토대로 최신의 연구 방법론 및 언어 처리 기술 적용이 가능한 상황을 고려하여 몇 가지 방향을 설정할 수 있다. 다양한 사용역 및 장르에 대한 연구가 활성화되어야 하고, 통시적 언어 연구에 말뭉치에 기반한 정량적 방법론을 더 적극적으로 적용해야 할 것이다. 데이터에 기반한 사회과학과 언어학의 접목을 유도하면 연구 결과의 활용처가 다양해질 수 있다. 한국어에 국한하지 말고 다국어 자원 구축 및 연구를 활성화해야 하며 딥러닝 등 인공지능 기술을 도입하되 구체적인 시스템 개발에 도움이 될 수 있는 목적 지향적 말뭉치 구축 및 연구가 필요하다. 인공지능 구현을 위한 의미 연구 심화는 세계적인 추세이다.
Abstract
The annotated corpus, which has been steadily built in the field of language processing, is a learning material that must be continuously supplied to improve the language capacity of artificial intelligence. The importance of the annotated corpus has been further emphasized, and the number of larger and more granular corpora is gradually increasing. Sentiment analysis is a language processing task that determines polarity and classifies it based on positive or negative. Sentiment analysis is a subfield of language processing that requires task-oriented annotation, which has a high practical use and a wide range of applications. The purpose of this paper is to reaffirm the concept and significance of the annotation corpus as a semi-natural language for artificial intelligence. Also, we intend to examine the object and type of annotation in the sentiment analysis corpus by limiting the scope only to sentiment analysis task and focusing on specific cases.
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