텍스트 마이닝을 활용한 한국어 교육용 정도부사의 의미운율 분석
A Semantic Prosody Analysis of Degree Adverbs for Korean Language Education Using Text Mining
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초록
본 연구의 목적은 한국어 교육용 정도부사의 의미운율을 분석 하는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 48개 정도부사를 선정하고, 9,071,036 어절 규모의 세종 문어 형태의미분석 말뭉치에서 용례를 추 출하였다. 다음으로 GPT 모델 기반 감성분석 기법을 활용하여 의미운율 을 분석하였다. 의미운율 분석 결과는 1개의 의미운율을 가지는 단일 의 미운율 유형, 2개의 의미운율을 가지는 이중 의미운율 유형, 3개의 의미 운율을 가지는 삼중 의미운율 유형으로 결과를 분류하여 논의하였다. 본 연구를 통해 의미운율 분석에 텍스트 마이닝의 방법론의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 분석 결과는 한국어 어휘 교수·학습의 기초자료로 활용될 수 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the semantic prosody of degree adverbs used in Korean language education. To this end, forty-eight degree adverbs were selected, and usage examples were extracted from the Sejong Written Corpus of morphological and semantic analysis, which contains 9,071,036 word tokens. The semantic prosody was then analyzed using a sentiment analysis technique based on a GPT model. The results of the analysis were classified into three categories: a single-prosody type with one semantic prosody, a double-prosody type with two semantic prosodies, and a triple-prosody type with three semantic prosodies. This study confirmed the applicability of text-mining methodology to semantic prosody analysis. Furthermore, the findings of this study can be utilized as foundational data for the teaching and learning of Korean vocabulary.