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テキストマイニングを活用した「X {まで}」構文の語彙分析 ─ 「X {さえ}」「X {も}」との比較・対照を中心に ─
Vocabulary Analysis of “X {made(until)}” Syntax Using Text Mining : Focusing on Comparison and Contrast with “X {sae(even)}” and “X {mo(also)}”

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  • 발행기관
    한국일본학회 바로가기
  • 간행물
    일본학보 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제126권 (2021.02)바로가기
  • 페이지
    pp.121-143
  • 저자
    金昭喜
  • 언어
    일본어(JPN)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A391686

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원문정보

초록

영어
Recently, in the era of the “Fourth Industrial Revolution”, “artificial intelligence(AI)” and “big data” have created certain issues. In such scenario, research utilizing “data mining” has been attempted in the field of humanities as well. In the current research, attempts have been made to study “Japanese particles” utilizing the “text mining” technique that emerged as a new research method in the field of Japanese language studies. It would be prudent to try “the possibility of quantitative, quantitative, and statistical analysis” in this study of the Japanese particles. The analysis target was compared and contrasted with “X {sae(even) / mo(also)}”, focusing on the Japanese particle “X {made(until)}”. The analysis engine used “KH Coder” developed by HiGuchi(樋口); however, this tool can also analyze function words such as particles. Using the KH Coder, we were able to confirm the “frequent words” and “co-occurrence network”, “correspondence analysis” and “characteristic words” of “X {made / sae / mo}” syntax which are commonly not understood through the conventional research methods. We intend to use the text mining technique more as “objective” data to analyze “keyword” derivation and “visualization” by expanding the scope of access to Japanese postpositions.
한국어
최근 제4차 산업 혁명의 시대로 접어들면서 인공 지능(AI)이나 빅 데이터 등이 이슈가 되고 있다. 이러한 변화 속에서 인문학 분야에서도 데이터 마이닝 등을 활용 한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 일본어학 분야에서 새로운 연구방법으로 대두되고 있는 ‘텍스트 마이닝’ 기법을 활용하여 ‘일본어 조사(助詞)’ 연구를 시도하였다. 따라서 본 연구는 일본어의 조사 연구에 있어서 ‘계량적・정량적・통계적 분석의 가능성’을 시도한 데 에 의의가 있다. 분석 대상은 일본어 조사 ‘X {まで(made)}’를 중심으로 ‘X {さえ(sae)/も(mo)}’와 비교・대조 고찰하였다. 분석 엔진으로는 樋口(HiGuchi)가 개발한 ‘KH Coder’를 활 용하였고, 이 툴은 조사 등의 기능어도 분석이 가능하다. 이 KH Coder를 통해 ‘X {まで/さえ/も}’ 구문의 앞에 오는 전접 요소의 ‘빈출 어’와 ‘공기 네트워크’, ‘대응분석’과 ‘특징어’를 확인할 수 있었다. 이는 기존에 없 었던 새로운 연구방법을 도입하여 일본어 조사의 분석을 시도한 것으로 그 방법의 독창성과 참신성이 인정된다. 또 실제 코퍼스 자료를 사용함으로써 실증적인 연구로 서도 인정할 수 있다. 본 연구의 텍스트 마이닝 기법은, 일본어학 연구 특히 일본어의 조사에 대한 접 근방법의 폭을 넓히고 있다. 시드 데이터 분석의 접근과 해석 방식, 키워드 도출 및 시각화 분석을 통해 명료성과 객관성을 확보하여 학제 간 연구의 자료로 활용될 것 으로 기대된다.

목차

<요지>
1. はじめに
2. 先行研究の概観および現在
3. 新たな研究方法
4. 分析と考察結果
4.1. 全体傾向
4.2. 「名詞」と「複合名詞」
5. おわりに
参考文献(Reference)

키워드

일본어학 일본어 조사 텍스트 마이닝 계량 텍스트 KH Coder 빈출어 공기 네트워크 대응분석 특징어 Japanese linguistics Japanese postpositions text mining metering text KH Coder frequently used words cooccurrence network correspondence analysis feature words

저자

  • 金昭喜 [ 김소희 | 高麗大学校 中日語文学科 博士課程、日本語学 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국일본학회 [Korea Association Of Japanology]
  • 설립연도
    1973
  • 분야
    인문학>일본어와문학
  • 소개
    본 한국일본학회는 일본관련 학회로는 1973년에 한국 최초로 성립되어 2015년 3월 현재 가입회원수 기준 1000여명에 달하는 방대한 학회로 발전하였다. 본 학회는 일본어학 및 일본학은 물론,일본의교육,사상,역사,민속 등 일본학 전반에 걸친 연구와 한일간의 일본학 전반에 걸친 비교 연구를 대상으로 하는 학회로서 회원들의 연구기회 제공과 정보의 교류를 주된 목표로 하고 있다. 분회 발표를 포함하여 매년 20회 가까운 학술발표회와 국제학술대회를 개최 함으로서 발표 기회의 제공과 함께 회원 상호간의 친목 도모의 장으로도 활용하며 건전한 학회발전을 지향하고 있다.

간행물

  • 간행물명
    일본학보 [The Korean Journal of Japanology]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1225-1453
  • 수록기간
    1973~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 913 DDC 952

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