단어 임베딩을 통한 고전 문학 감정 분석

• 영문명: Analysis of Classical Literature Emotions through Word Embedding
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 이윤진(Yunjin Lee) 전수영(Sooyoung Cheon)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.23 No.2, 985~996쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.04.30

국문 초록

과학과 기술의 발전을 바탕으로 한 정보와 네트워크의 기반으로서의 인터넷의 확장과 진화는 다른 한편에서 오히려 인문학의 중요성을 부각시킨다. 이를 반영하듯 문학 작품의 디지털화가 급증하고 있으며, 많은 연구에서 고전 문학 텍스트와 자연어 처리 기술의 중요성 역시 높아지고 있다. 이 중 특히 희로애락과 같은 감정까지 분류해낼 수 있는 감정 분석에 주목하고 있는데, 이와 더불어 바쁜 현대인들이 쉽고 편리하게 인문학에 접근할 수 있도록 문학작품 내용 요약을 제공하는 콘텐츠 서비스가 연구되고 있다. 그러나 최근까지의 문학 콘텐츠 서비스 연구는 단지 작품의 내용을 요약하여 보여줄 뿐, 작품 속 다양한 감정을 파악하지 못하기 때문에, 효과적인 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 없다는 한계를 보인다. 고전 문학 작품에 드러나는 감정을 파악하고 분류하는 기술을 문학 요약 콘텐츠 서비스에 접목한다면, 각 개인이 현재 느끼는 감정상황에 따라 작품을 추천하는 맞춤형 서비스가 가능할 것이다. 따라서 본 연구는 고전문학 감정 분류법을 모색하여 감정의 흐름을 포함한 도서 요약 제공을 통해 개인 맞춤형 문학 작품을 추천할 수 있도록 하고자 한다. 단어 임베딩 방법을 통해 슬픔, 두려움, 행복의 세 가지 범주로 감정 분류를 진행하고, 고전 문학 종류별 내용의 흐름과 감정을 비교 분석해 보았다. Word2vec보다 GloVe가 감정이 직접적으로 드러나지 않은 문장 속 감정 해석에 더 뛰어났고, 책 줄거리의 초반, 중반, 후반의 감정을 파악함으로써 책의 흐름 이해에 더 도움을 주는 것으로 나타났다.

영문 초록

With the evolution and expansion of Internet, there is great emphasis on the necessity of humanities. The recent effort for digitalization of literature and the growing interest to classic literature and natural language processing techniques such as emotion analysis reflects such demand of the time. Many researchers participate in developing contents services to provide people with an easier and quicker access to the summaries of classic literary works. However, there is a limit to such contents service only presenting the summary of the works, for they cannot provide the personalized contents for individuals. When emotion analyzing technique is applied to book summary contents services, personalized contents can be delivered to suit the emotional condition of individuals. This study aims to find solution to provide the personalized recommendation of classic literary works by offering a literary work summary that embraces the analysis of different emotions and the changing tides or the flows of emotions, through word embedding methods. Compared to Word2vec, GloVe showed better interpretation of emotions in the sentences where emotions are not explicit. GloVe can identify emotions in each stage of the work that helps us to detect the flow of emotions in the work.

목차

1. 서론

2. 단어 임베딩 알고리즘

3. 모델 구축

4. 고전 문학 분석

5. 결론

References

키워드

자연어 처리 감정 분석 고전 문학 NLP emotion analysis classical literature Word2vec GloVe