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연구요약
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<1>연구 목표 : 인터넷 상의 휴먼 오피니언 분류 시스템을 위한 언어학적 의미·구문 패턴 모형의 개발
<2> 연구 내용 : [1] 휴먼 오피니언 극성 어휘 의미 사전의 구축 - 온라인 오피니언 문서의 극성(polarity)을 결정하는 형용사, 동사, 명사, 부사와 같은 내용어(content words) 범주에서 오피니언 극성을 나타내는 어휘들의 어휘 의미 사전을 1,000개 이상 구축한다(긍정어의 예: 대박, 감동, 최고, 왕짱, 걸작, 충격, 죽인다, 쩐다, 대단하다, 탁월하다 등; 부정어의 예: 분노, 대실망, 졸작, 과대평가됨, 유치하다, 아쉽다, 난잡하다, 재미없다, 조잡하다, 지루하다 등). 일반적인 기존 연구에서 최고 100여개가 넘지 않는 키워드에 국한되어 통계적 학습이 진행되는 되는 현상에 비교할 때 본 연구의 어휘 사전의 비중을 가늠할 수 있다. [2]의미 분류를 활용한 통사 구조적 특징 추출 - 부정어구(negation)에 의해 의미 극성이 변화하는 현상이나(예: 질리지 않음, 절대 유치하지 않는), 형용사와 함께 수반된 명사구에 의해 의미 극성이 결정되는 현상(예: 필요하다(속도감이 필요하다 {-}/ 이런 영화가 필요하다{+}) 등), 조건문(Condition)에 의해 반대 의미 극성을 보이는 현상(예: 후회하다{-}/ 안보면 후회할 것 같은 영화 {+} 등), 비교구문(Comparison) 형식으로 표현되어 둘 중 하나만이 올바른 의미 극성인 현상(예: 프랜스포머CG는 훌륭하지만, 스토리는 너무 진부하다 등)에 대한 체계적인 패턴 분석을 수행한다. [3] LGG 기반 언어 패턴 모형 개발 - 특정 도메인의 웹 문서에서 추출된 휴먼 오피니언의 어휘ㆍ구문적 패턴을 유한 그래프 문법인 LGG 방법론에 기반하여 기술하고 이를 부트스트랩(bootstrapping) 방식으로 보완 발전시켜 다른 도메인으로 확장될 수 있는 언어학적 패턴 모형을 구현한다. [4] 휴먼 오피니언 분류를 위한 기계학습 알고리즘 연구 -휴먼 오피니언의 자질 추출 및 정량화 방법에 대한 연구를 수행하여 LGG의 그래프 구조를 고려한 기계학습 알고리즘을 연구한다. [5] 언어 패턴 모형을 이용한 오피니언 자동 분류 통합 시스템 개발 - 자질 정보에 대한 다양한 조합에 따른 휴먼 오피니언 자동 추출 및 인식 시스템 모델을 구축하여 세분화된 극성 정보를 분류할 수 있는 통합 시스템 개발한다. <3> 연구 방법 : [1] 언어 패턴 모형 개발 및 구축 단계에서 사용자의 요구사항을 지속적으로 반영하는 Fast Prototyping 개발 방식 채택 - 언어 패턴 기술 단계에서 컴퓨터공학 전문가 그룹의 요구사항 및 전문성 반영하고 시스템 설계 단계에서 언어학 전문가 그룹의 요구 사항 및 전문성 반영한다. [2] LGG에 대한 기술과 경험을 가진 유럽의 전문가 그룹과 공동으로 연구 추진 - 유럽의 연구 그룹 책임자와 전문가를 초청하여 다양한 언어들의 어휘, 통사, 의미적 현상들에 대하여 워크샵을 개최하고 LGG의 효율적인 구축을 위하여 개발된 UNITEX의 한국어처리 모듈 개발에 조언을 얻어서 한국어처리 방식이 세계어와 국제적 호환성 및 표준성을 가질 수 있도록 한다. [3] 연구 결과에 대한 언어학 및 시스템적 검증 및 확장 - 온라인 오피니언 문서에 기반하여 구축된 오피니언 어휘의미사전에 대하여 전자사전 및 다양한 언어 자원을 통해 이를 검증하고 확장한다. [4] 부트스트랩(bootstrapping) 방식의 언어학적 기술 확장 및 도메인의 확장 - 한정된 도메인에서 실현될 수 있는 언어 패턴은 실제로는 유한하므로 현실적인 문맥, 연어 등의 언어 현실을 기술하는 데 부트스트랩 방식을 적용한다. <4> 연구 결과의 활용 : [1] 온라인 상품 추천 시스템에의 활용 [2] 정치ㆍ사회 정책 등에 대한 여론 조사에의 활용 [3] 엔터테인먼트 콘텐츠에 대한 선호도 조사에 활용 [4] 미래의 언어학과 전산학의 융합적 연구를 위한 실제적인 모델의 기능
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