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단어 임베딩을 통한 고전 문학 감정 분석 = Analysis of Classical Literature Emotions through Word Embedding
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
KDC
310
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
985-996(12쪽)
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0
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과학과 기술의 발전을 바탕으로 한 정보와 네트워크의 기반으로서의 인터넷의 확장과 진화는 다른 한편에서 오히려 인문학의 중요성을 부각시킨다. 이를 반영하듯 문학 작품의 디지털화가 급증하고 있으며, 많은 연구에서 고전 문학 텍스트와 자연어 처리 기술의 중요성 역시 높아지고 있다. 이 중 특히 희로애락과 같은 감정까지 분류해낼 수 있는 감정 분석에 주목하고 있는데, 이와 더불어 바쁜 현대인들이 쉽고 편리하게 인문학에 접근할 수 있도록 문학작품 내용 요약을 제공하는 콘텐츠 서비스가 연구되고 있다. 그러나 최근까지의 문학 콘텐츠 서비스 연구는 단지 작품의 내용을 요약하여 보여줄 뿐, 작품 속 다양한 감정을 파악하지 못하기 때문에, 효과적인 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 없다는 한계를 보인다. 고전 문학 작품에 드러나는 감정을 파악하고 분류하는 기술을 문학 요약 콘텐츠 서비스에 접목한다면, 각 개인이 현재 느끼는 감정상황에 따라 작품을 추천하는 맞춤형 서비스가 가능할 것이다. 따라서 본 연구는 고전문학 감정 분류법을 모색하여 감정의 흐름을 포함한 도서 요약 제공을 통해 개인 맞춤형 문학 작품을 추천할 수 있도록 하고자 한다. 단어 임베딩 방법을 통해 슬픔, 두려움, 행복의 세 가지 범주로 감정 분류를 진행하고, 고전 문학 종류별 내용의 흐름과 감정을 비교 분석해 보았다. Word2vec보다 GloVe가 감정이 직접적으로 드러나지 않은 문장 속 감정 해석에 더 뛰어났고, 책 줄거리의 초반, 중반, 후반의 감정을 파악함으로써 책의 흐름 이해에 더 도움을 주는 것으로 나타났다.
더보기With the evolution and expansion of Internet, there is great emphasis on the necessity of humanities. The recent effort for digitalization of literature and the growing interest to classic literature and natural language processing techniques such as emotion analysis reflects such demand of the time. Many researchers participate in developing contents services to provide people with an easier and quicker access to the summaries of classic literary works. However, there is a limit to such contents service only presenting the summary of the works, for they cannot provide the personalized contents for individuals. When emotion analyzing technique is applied to book summary contents services, personalized contents can be delivered to suit the emotional condition of individuals. This study aims to find solution to provide the personalized recommendation of classic literary works by offering a literary work summary that embraces the analysis of different emotions and the changing tides or the flows of emotions, through word embedding methods. Compared to Word2vec, GloVe showed better interpretation of emotions in the sentences where emotions are not explicit. GloVe can identify emotions in each stage of the work that helps us to detect the flow of emotions in the work.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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