한국어 감정형용사 유의어의 말뭉치 기반 변별 정보 연구 - ‘싫다’ 유의어군을 중심으로 -
Corpus-Based Differentiation of Korean Emotional Adjective Synonyms: Focusing on the Synonyms of silta (“dislike”)
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초록
본 연구의 목적은 말뭉치에 기반하여 한국어 유의어를 추출하고 선정하는 방법과 변별 정보를 기술하는 방법을 고찰하고 한국어 감정형용사 중 ‘싫다’ 유의어군을 중심으로 실제 유의어 선정 및 변별 사례를 제시하는 것이다. 유의어 선정을 위해서는 각종 국어사전과 어휘 데이터의 현 실태를 실제 자료 중심으로 검토하고 Word2Vec 모델을 활용하여 유의어 선정을 보완하는 방법을 제안하였다. 유의어 변별을 위해서는 말뭉치 빈도, 어휘 등급, 텍스트 장르별 분포, 공기 관계를 분석하였고 이를 토대로 의미 운율 및 연접 등의 변별 정보 기술도 제안하였다. 본 연구는 기초적 언어 자료 및 유의어 변별 정보 분석 방법론을 제공함으로써 어휘론 분야뿐 아니라 말뭉치언어학, 언어 교육, 사전 편찬 등 제반 분야에 기여하고자 한다.
Abstract
This study aims to explore methods for extracting and selecting Korean synonyms from corpora, as well as methods for describing discriminative information. It presents a case study on the selection and differentiation of synonyms, focusing on the synonym group of the Korean emotional adjective silta (“dislike”). For synonym selection, the study reviews various Korean dictionaries and lexical data, and proposes a method to supplement this process using a Word2Vec model. To differentiate synonyms, it analyzes corpus frequency, vocabulary levels, distribution across text genres, and collocations, and describes discriminative information such as semantic prosody and conjugations. By providing an example of synonym selection and discriminative information analysis, this study will contribute not only to the field of lexicology but also to corpus linguistics, language education, and lexicography.