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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김일환 (성신여자대학교)
저널정보
중앙어문학회 어문론집 語文論集 第78輯
발행연도
2019.6
수록면
41 - 62 (22page)
DOI
10.15565/jll.2019.06.78.41

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이 논문은 빅 데이터, 인공지능의 시대를 맞이하여 인문학의 외연을 확장하고 시대적인 변화에 조응할 필요성이 있음을 강조하고, 이를 위해 인문학에서 적용할 수 있는 텍스트 빅 데이터로서 신문 자료를 토대로 한 텍스트 마이닝 방법의 실제 연구 사례를 제시해 보는 데 그 목적이 있다.
이 논문에서는 먼저 텍스트 마이닝을 적용하기 위한 대상 자료로서 신문 빅데이터에 주목하였다. 신문 빅 데이터는 동아일보 1946년부터 2014년까지의 전체 기사로 구성되어 있으며 형태소 분석이 주석되어 있을 뿐 아니라 대규모의 장기간에 걸친 자료라는 점에서 텍스트 마이닝을 적용해 보는 데 매우 요긴한 자료임이 강조되었다. 이 연구에서 적용한 텍스트 마이닝의 주요 방법들은 어휘 사용 빈도의 분석, 통계적 키워드 분석, 공기어 네트워크 분석, 토픽 모델링, 어휘의미의 변화 탐지 다섯 가지로서, 이러한 방법들을 활용하여 신문 빅데이터로부터 다양한 정보를 추출하고, 분석해 보았다.
본고에서 제안한 몇몇 방법들은 대규모의 텍스트 자원에 두루 적용해 볼 수 있다는 점에서 범용성이 클 뿐 아니라 기존의 정성적, 정량적 방법론을 넘어서는 방법으로서 국제적으로도 널리 활용되고 있다는 점에서 좀 더 다양하게 연구될 필요가 있다.
#코퍼스 #빅 데이터 #롱 데이터 #신문 #텍스트 마이닝 #어휘 의미 변화 탐지 #통계적 키워드 #토픽 모델링 #네트워크 분석 #corpus #big data #long data #newspaper #text mining #detection of lexical meaning change #statistical keyword analysis #topic modeling #network analysis

목차

【국문 초록】
1. 도입
2. 신문 빅 데이터와 텍스트 마이닝
3. 텍스트 마이닝의 실제
4. 결론과 제언
참고문헌
Abstract

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
김일환 / 2011 / 대규모 신문 기사의 자동 키워드 추출과 분석 -t-점수를 이용하여- / 한국어학 53:145~194 dbpia 김일환 / 2013 / ‘물결21’ 코퍼스의 구축과 활용 / 소명출판 google schola 김일환 / 2015 / 핵심어로 본 시대상의 변화 / 새국어생활 25(4):36~76 google schola 김일환 / 2017 / 키워드, 공기어 그리고 네트워크 - 신문 빅 데이터가 보여주는 것 / 소명출판 google schola 강진웅 / 2017 / 『동아일보』 키워드를 통해 본 분단체제 정체성과 이념 갈등 : 동아일보 빅데이터를 기반으로 / Journal of korean Culture 37:31~59 google schola

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