일상적인 한국어 문장의 정치적 편향을 표현하는 키워드 추출에 대한 연구

강형석; 양장훈

doi:10.9728/dcs.2021.22.12.2077

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저자정보: 강형석 (서울미디어대학원대학교) 양장훈 (서울미디어대학원대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 2,077 - 2,087 (11page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.12.2077

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본 연구에서는 일상생활에서 사용하는 단어에 담긴 숨겨져 있는 정치적 편향을 표현하는 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 [10]의 정치 성향 추정 모델에 의해서 문장의 정치적 성향을 구분하고 동일한 정치적 성향으로 판단된 문장들로부터 키워드를 추출하는 방식으로, 형태소의 제거에 의해서 정치적 성향의 분류가 달라지는 키워드를 후보 키워드로 선정하고 형태소의 분포를 기반으로 키워드를 추출하는 방식으로 설계되었다. 제안 방식을 일상적인 대화로 구성되는 시나리오 데이터 셋에 대해서 4가지의 정치적 성향의 키워드를 추출한 결과 제안 방식은 기존 방식인 keyBERT와 TF-IDF를 적용했을 때와 일부 유사한 개념들이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존의 두 방식이 유사한 개념의 단어들을 주로 추출하는 것에 비해서, 제안 방식은 좀 더 다양한 의미의 키워드를 도출하고 있는 것도 관찰되었다.

#문서 분류 #키워드 추출 #정치적 편향 #Document classification #Keyword extraction #Political orientation #KeyBERT #TF-IDF

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

K. Piskorski / 2021 / Exploring Linguistically-Lightweight Keyword Extraction Techniques for Indexing News Articles in a Multilingual Set-up / Proceedings of the EACL Hackashop on News Media Content Analysis and Automated Report Generation

S. E. Robertson / 1972 / Term specificity / Journal of Documentation 28(1):164~165

S. E. Robertson / 1974 / Documentation Note: Specificity and Weighted Retrieval / Journal of Documentation 30(1):41~46

S. E. Robertson / 1977 / The probability ranking principle in IR / Journal of documentation 33(4):294~304

M. Grootendorst / KeyBERT: Minimal keyword extraction with BERT

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