기계학습을 이용한 역사 텍스트의 저자판별: 1920년대 개벽 잡지의 논설 텍스트

최지명

doi:http://dx.doi.org/10.29403/LI.22.1.5

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최지명 (연세대학교)

저널정보: 한국언어정보학회 언어와 정보 언어와 정보 제22권 제1호

발행연도: 2018.2

수록면: 91 - 122 (32page)

DOI: http://dx.doi.org/10.29403/LI.22.1.5

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This study aims to demonstrate how the authorship attribution techniques can be appliedto historical texts, exploring the potential of authorship attribution as a solution to the realworld authorship disputes and the possibility of multidisciplinary research that combineshumanities and quantitative text analytics. History and literary studies have used traditionalmethods of judging the similarity of topics and subject matters or relying on extra-textualinformation to solve the authorship problems. This subjective and anecdotal approach toauthorship needs to be complemented by incorporating objective and quantitativemethodology that examines intra-textual clues. As the first case study, we performed machinelearning-based authorship attribution analysis on the 164 opinion texts with unknownauthorship from GaeByeok magazine of the 1920s. To enhance accuracy and reliability ofthe analysis, an improved machine learning algorithm was devised based on SVM byincorporating three parameters α, β, θ into the prediction model. This study is also acase study showing how to perform the authorship attribution analysis in an open setting,not in a closed setting. We hope that the prediction results of the analysis will encourageand facilitate more productive discussion among related disciplines on authorshipidentification and verification of real historical texts.

#authorship attribution #stylometry #machine learning #support vector machine #GaeByeok #n-gram #text classification

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강명희 / 2014 / 20세기 전반기 한국 자유주의의 형성과 굴절 / 인문논총 71(4):229~267

金明哲 / 2012 / 최소거리법과 기계학습법에 의한 한국어 텍스트의 저자 판별 / 조사연구 13(3):175~190

김일환 / 2015 / 저자 판별을 위한 전산 문체론 - 초기 현대소설을 대상으로 / 국어국문학 (170):207~240

김정순 / 2001 / 《開闢》誌의 雜誌史的價値硏究 / 出版雜誌硏究 9(1):154~165

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