언어 간 감성 극성 분석에서의 기계번역의 영향

• 영문명: The Impact of Machine Translation in Cross-linguistic Sentiment Polarity Analysis
• 발행기관: 한국문화융합학회
• 저자명: 남영자(Youngja Nam)
• 간행물 정보: 『문화와융합』제46권 특별호2, 233~240쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.03.31

국문 초록

본 연구의 목적은 한국어와 영어 뉴스 기사를 대상으로 딥러닝을 활용하여 기계번역이 감성 극성에 미치는 영향을 교차 언어적으로 파악하는데 있다. 이에 인공 신경망에 기반하여 한국어와 영어 감성 분석모델을 생성하였고, 한국어와 영어 뉴스 기사 각각 10개를 대상으로 구글 번역을 사용하여 한국어와영어 번역 그리고 영어와 한국어 번역을 비교 분석하였다. 감성 분석 결과 한국어 원문과 영어 번역간 감성 극성 유형의 차이가 5개의 뉴스 기사에서 나타났다. 이러한 양상은 영어와 한국어 번역에서더욱 뚜렷하게 나타났는데, 1개를 제외한 모든 뉴스 기사에서 감성 극성의 차이가 나타났다. 이러한 결과는 감성 극성이 기계번역의 영향을 받을 수 있음을 보여준다. 본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 한국어와 영어 뉴스 기사를 대상으로 기계번역을 통한 언어 간 감성 분석을 고찰한 첫 연구이다. 나아가본 연구는 기계번역에 있어 언어 간 감성 극성 분석에 대한 새로운 방향을 제시한다.

영문 초록

This study examined the effect of machine translation on sentiment polarity by exploiting a deep learning-based approach to sentiment analysis for Korean and English news in a cross-linguistic context. A sentiment analysis model was generated for each language, based on artificial neural network. The sentiment analysis model was comparatively evaluated with 10 Korean and 10 English news articles and their respective English and Korean translations via Google Translate. The sentiment analysis showed disparities in sentiment polarity types for five news articles between original Korean and English translation. This pattern was more evident between original English and Korean translation, showing different types of sentiment polarity for all news articles with only one exception. These results suggest that sentiment polarity could be affected by machine translation. These results provide insight into cross-linguistic sentiment polarity analysis using machine translation.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구 방법

4. 연구 결과

5. 논의 및 결론

키워드

감성 극성 한국어 영어 기계 번역 언어 간 분석 Sentiment polarity Korean English Machine Translation Cross-linguistic analysis