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AI 텍스트 말뭉치 기반 비윤리적 어휘 연구 = A study on unethical words based on AI text corpus
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2022
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이 연구에서는 AI 텍스트 말뭉치를 활용하여 비윤리적 어휘의 특성을 언어학적으로 살폈다. AI 학습데이터로 마련된 비윤리 텍스트 말뭉치로부터 추출한 비윤리적 어휘를 본 연구의 대상으로 삼았다. 먼저 비윤리 어휘의 형식적 특성은 줄임말, 변이형, 유사 파생으로 구분되었다. 형식적 특성으로 비윤리적 어휘들은 화자의 부정적 감정 표출이 줄임말과 초성 자음으로 실현되었다. 다음으로 비윤리 어휘의 의미 기능적 특성은 금칙어 회피, 사태의 부호화, 특정 대상 비하, 맥락 비유, 복합적인 의미 기능적 특성으로 분류되었다. 비윤리적 어휘에서는 화자의 의도성, 언어의 유희성, 표현의 경제성이 복합적으로 드러났다. 본 연구는 실제 구축한 비윤리 말뭉치를 토대로 비윤리적 어휘를 분석한 것에 의의가 있다. 이러한 비윤리적 어휘의 언어학적 특성을 바탕으로 비윤리 데이터 관련 연구에 정량적, 정성적으로 도움을 줄 것으로 기대한다.
더보기This study linguistically examined the characteristics of unethical words using corpus. The unethical words extracted from the unethical text corpus of AI learning data was used as the subject of this study. Firstly, the formal characteristics of unethical words were divided into abbreviations, variations, and similar derivation. As a formal characteristic, the unethical words represented the speaker’s negative emotional expression with abbreviations and initial consonants. Next, the semantic functional characteristics of unethical words were classified avoidance of prohibited words, encoding of situations, belittlement of specific objects, contextual metaphor, and complex semantic functions characteristics. Unethical words complexly represented the speaker's intention, language playfulness, and efficiency of expression. This study is meaningful in the analysis of unethical words based on the unethical text corpus actually built. Based on the linguistic characteristics of these unethical words, it is expected to quantitatively and qualitatively help research related to unethical data.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.93 | 0.93 | 0.83 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.84 | 0.85 | 1.647 | 0.45 |
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