어휘 평가 방법으로서의 텍스트 마이닝 탐색

• 영문명: Exploring Text Mining as a Vocabulary Evaluation Method: Focusing on Utterance Data from Children and Adolescents
• 발행기관: 한국언어청각임상학회
• 저자명: 오소정(So Jung Oh) 윤지혜(Ji Hye Yoon) 이윤경(YoonKyoung Lee)
• 간행물 정보: 『Communication Sciences & Disorders』Communication Sciences & Disorders vol27. no.1, 50~69쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.03.30

국문 초록

배경 및 목적: 최근 자연어처리기술을 이용한 컴퓨터화된 언어분석의 필요성에 대한 인식이 높아지고 있으나 관심이 형태소 분석, 자동 측정에 초점이 맞춰져 왔다. 본 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법 중 하나인 텍스트 마이닝(text mining) 방법을 이용하여 언어 샘플, 특히 어휘 평가의 가능성을 모색하는 것이다. 방법: 총 14명의 전형적인 발달을 보이는 초 · 중학생들이 가족, 학교, 취미 등의 주제로 대화에 참여하였고, 이 대화 상황에서 수집된 발화를 빅데이터 분석 프로그램을 사용하여 집단별로 1) 빈도 분석 및 어휘 클라우드, 2) 연결 중심성 기반의 의미연결망 분석, 3) 의미에 기초해 주제를 군집화 하는 CONCOR 분석을 실시하였고, 집단별 2명의 아동 발화를 개별적으로 동일한 절차로 개별 분석하였다. 결과: 그 결과, 초등학생과 중학생 집단 데이터의 어휘 클라우드에서 가족 명칭, 학교 관련 어휘 등이 상위 출현 어휘로 나타났으며, 일과, 가족과 보내는 시간, 친척과 명절 등의 주제가 군집되었다. 논의 및 결론: 텍스트 마이닝 방법을 이용한 어휘 분석으로 시각화된 결과를 제시하여 직관적인 내용 파악이 가능하였고, 단순한 계량적 평가에서 나아가 어휘 간의 연관성을 이해하여 전체적인 내용 구조를 파악할 수 있어 개별화되고 질적인 어휘 평가가 가능하였다. 이를 통해 전통적인 어휘 평가 방법을 보완하는 방법으로서 가능성이 확인되었다.

영문 초록

Objectives: Recently, awareness of the need for computerized language analysis using natural language processing technology is increasing, but interest has been focused on morpheme analysis and automatic measurement. The purpose of this study is to explore the possibility of evaluating language samples, especially vocabulary, using the text mining method, which is one of the big data analysis methods. Methods: A total of 14 elementary and middle school students with typical development participated in conversations on topics such as family, school, and hobbies; and the utterances collected in the conversation were analyzed by group, using web-based text-mining program for 1) frequency analysis and word cloud, 2) semantic network analysis based on connection centrality, 3) CONCOR analysis that clusters topics based on meaning. Then, the utterances of two children in each group were individually analyzed with the same procedure. Results: In the vocabulary cloud of elementary school and middle school students’ group data, family names and school-related vocabulary appeared as top words, and topics such as daily routine, family time, relatives and holidays were clustered. By presenting the visualized result using the text mining method, it was possible to intuitively grasp the content. It was possible to understand the relationship between the vocabularies in order to understand the overall content structure. Conclusion: Text mining methods were confirmed to be viable tools for individualized and qualitative vocabulary evaluation and a supplement the traditional vocabulary evaluation method.

목차

연구방법

연구결과

논의 및 결론

키워드

텍스트 마이닝 어휘 클라우드 의미연결망 분석(semantic network analysis) CONCOR 분석 언어표본분석 어휘 평가 Text mining Word cloud Semantic network analysis CONCOR analysis Language sample analysis Vocabulary assessment