비윤리적 언어 표현의 의미 자질에 따른 하위 유형 연구 - 대화형 인공지능의 윤리적 언어 표현을 위한 기초 연구(2) -
A Study on Subtype-classification of Unethical Linguistic Expressions by Semantic Feature - A Basic Study for Ethical Linguistic Expressionsof Interactive Artificial Intelligence(2) -
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초록
본고는 대화형 인공지능의 윤리적 언어 표현을 위한 기초 연구의 일환으로 비윤리적 언어 표현을 의미 자질을 기준으로 하위 유형으로 분류하고 각 하위 유형의 대표 사례와 특징을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본고는 먼저 욕설 또는 비속어의 하위 유형 분류에 대한 기존 연구들을 비판적으로 검토하고, 비윤리적 언어 표현의 의미 자질을 기준으로 좀 더 체계적이고 객관적인 하위 유형 분류의 틀을 제시하였다. 본고에서 적용한 의미 자질 대립쌍은 [±인간], [±사회성], [±내면성], [±행위성], [±지시성], [±상하], [±나이], [±선택], [±지능], [±부분], [±질환], [±요구], [±실체성], [±감탄] 등 14가지이며, 이를 통해 ‘연령’, ‘지위’, ‘직업’, ‘출신’, ‘지력’, ‘행태’, ‘부위’, ‘장애’, ‘외모’, ‘명령’, ‘행동’, ‘구체물’, ‘추상물’, ‘감정’, ‘성상’ 등 총 15개의 하위 유형을 분류하였다. 본고는 이러한 하위 유형 분류 분류가 지금까지 수집한 비윤리적 언어 표현들은 물론이고 앞으로 추가적으로 수집할 표현들을 일관성 있게 정리하는 데에 큰 도움이 될 것이라고 본다. 그리고 궁극적으로는 대화형 인공지능이 비윤리적 언어 표현을 좀 더 객관적이고 체계적으로 인식하는 데에도 도움이 될 것으로 기대한다.
Abstract
The purpose of this study is to classify unethical linguistic expressions(ULEs) into subtypes based on semantic features as a basic research for ethical linguistic expression of interactive artificial intelligence, and to examine representative cases and characteristics of each subtype-classification. For this purpose, this study first critically examined the existing studies on the subtype-classification of 'swear word', 'vulgar word' or 'slang', and suggested a more systematic and objective subtype-classification framework based on the semantic features of ULEs. There are 14 pairs of semantic features applied to this study:[±human], [±sociality], [±interiority], [±activity], [±referentiality], [±hierarchy], [±age], [±choice], [±intelligence], [±part], [±disease], [±demand], [±substantiality], [±admiration]. And through these, 15 subtypes were classified: 'age', 'status', 'occupation', 'origin', 'intelligence', 'behavior', 'region', 'disability', 'appearance', 'command', 'action', 'material', 'abstraction', 'emotion', ‘attribute’. This subtype-classification will be a contribute to organize the ULEs collected so far, as well as the additional expressions to be gathered in the future in a consistent manner. And ultimately, it is expected that this research will help the interactive artificial intelligence to recognize the ULEs more objectively and systematically.
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