How can Artificial Intelligence be Employed for Semantic Prosody Analysis?

Wonbin Kim

doi:10.17154/kjal.2023.6.39.2.3

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자료유형: 학술저널

저자정보: Wonbin Kim (Yonsei University)

저널정보: 한국응용언어학회 응용언어학 응용언어학 제39권 제2호

발행연도: 2023.6

수록면: 3 - 34 (32page)

DOI: 10.17154/kjal.2023.6.39.2.3

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This study presents how long short-term memory (LSTM), an artificial neural network in deep learning, is employed for the analysis of the semantic prosody of the Korean neologism kay-. The neologism kay- is mainly attached to negative words. However, its combinations with positive words are frequently observed today. In light of this phenomenon, this study probed words where kay- was attached to determine whether there has been a change in its semantic prosody. Specifically, Korean tweets including kay from 2010 to 2019 were scraped, and ten yearly Twitter corpora were constructed based on the scraped tweets. After words with kay- were extracted from each corpus, they were sorted into positive and negative categories using LSTM trained to classify words by sentiment. The token frequencies of every positive word were counted and added up for each year. The same process was repeated for negative words. The analysis of token frequencies from the ten corpora indicated that the use of positive words has gradually increased. The result demonstrates that the semantic prosody of kay- is shifting from negative toward positive. This study showed for the first time how artificial intelligence (AI) could be applied to semantic prosody research and confirmed the possibility of AI as a new method for semantic prosody analysis.

#artificial intelligence #long short-term memory #semantic prosody #Korean neologism kay

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