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한국어 명사의 의미운율 연구 - 의미운율의 변화를 중심으로 -
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2021
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Korean
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143-170(28쪽)
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이 연구에서는 대규모의 신문 말뭉치를 대상으로 명사의 공기어 정보를 활용하여 명사가 가진 의미운율을 규명해 보고자 하였다. 이를 위해 명사들의 공기어 정보를 시기별로 벡터화하고 이들 사이의 유사도를 측정, 다차원척도법(MDS)을 통해 시각화함으로써 명사의 의미운율을 포착하려고 시도하였다. 그 결과로 약 3만여 개에 달하는 명사의 공기어 벡터 유사도를 시기별로 확보하였으며 이들을 모두 검토하여 의미운율에 유의미한 변화가 있는 단어들을 선별, 분류하였다. 이 명사들은 첫째, 부정적인 의미운율 갖는 명사, 둘째, 긍정 또는 중립적 의미를 가지다가 부정적 의미운율로 변화한 명사, 셋째, 부정 또는 중립적 의미를 갖다가 긍정의 의미운율로 변화한 명사, 넷째 공기어 부류에 극적인 변화가 있는 명사로 유형화하였다. 이 연구는 연구의 대상을 미리 선험적으로 가정하지 않고 명사들의 공기어 벡터 유사도를 통해 귀납적으로 명사의 의미운율을 포착하려고 시도했다는 점에서 그 의의가 있다.
더보기In this paper, we tried to identify the semantic prosody of nouns by using the co-occurrence information of nouns on a large-scale newspaper corpus. To this end, we attempt to capture the semantic prosody of nouns by vectoring the co-occurrence information of nouns, measuring similarities between them periodically, and visualizing them through a multidimensional scale method (MDS). As a result, the similarity of co-occurrence vector of about 30,000 nouns was obtained by timing, and all of them were reviewed to select and classify words with significant changes in the meaning. These nouns were typified as first, nouns with negative significance, second, positive or neutral meaning, third, negative or neutral meaning, and fourth, nouns with dramatic semantic changes in the class of co-occurrence. This study is significant in that it attempted to inductively capture the semantic prosody of nouns through similarity of the co-occurrence vector of nouns without presupposing the subject of the study in advance.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2009-07-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (등재후보1차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.8 | 0.8 | 0.72 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.64 | 0.6 | 1.448 | 0 |
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