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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 홍문표
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
이 논문의 연구 히스토리 (7)
2023
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본 논문에서는 화행 자동분류의 기반 연구로써 독일어 대화체 문장에 등장하는 화행과 발화의 화행을 결정짓는 언어학적 특징을 분석하였다. 화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 발화를 통해 전달하고자 하는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 발화의 화행을 결정짓는 언어학적 특징을 살펴봄으로써 발화 문장과 화행간의 관계를 분석하고자 하였다. 발화와 그것의 화행을 결정짓는 특징을 체계화할 수 있다면 애플 ‘시리(Siri)’, 아마존 ‘에코(Echo)’와 같은 대화시스템 등 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
화행을 결정짓는 특징을 분석하기 위해서는 화행 유형을 설정해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존연구에서 제안하는 화행 유형을 살펴보았다. 더 나아가 실제 독일어 수업대화 코퍼스를 함께 활용하여 독일어 대화체 문장에 등장하는 화행을 확인하고, 25개의 화행 유형으로 구성된 화행 분류 체계를 제안하였다. 뿐만 아니라 화행별로 예문을 제시하여 각 화행 유형이 어떠한 특징을 가지는 발화 의도이고, 다른 화행 유형과는 어떻게 구별되며, 문장에서는 어떤 형태로 나타나는지 알아보았다.
다음으로 본 연구에서 정립한 각 화행 유형이 발화의 어떤 언어학적 특징으로 인해 구분되는지 분석하였다. 분석하는 대상 문장 자체에서 확인할 수 있는 문장자질과 분석하는 대상 문장의 주변에 등장하는 문장들로부터 얻을 수 있는 문맥자질로 나누어 살펴보았다. 화행을 결정짓는 발화의 언어학적 특징으로 총 17가지를 제안하였으며, 13개의 문장자질과 4개의 문맥자질로 구성된다. 각 언어학적 특징들이 문장에서 어떻게 사용되고, 그로 인해 어떤 화행이 나타나는지를 예문을 통해 구체적으로 논의하였다.
본 논문에서는 제안한 화행 분류를 위한 언어학적 특징을 검증하기 위해, 이 특징들을 이용하여 기계 학습으로 화행을 자동분류 했을 때의 정확률을 확인하는 실험을 진행하였다. 409개의 발화로 구성된 독일어 수업대화 코퍼스에 본 연구에서 정립한 화행 유형을 부착하여 학습 코퍼스를 구축하였다. 오직 문장에 표층적으로 드러나는 단어 정보인 유니그램(Unigram)과 바이그램(Bigram)만을 사용하여 화행을 분석한 결과를 실험의 베이스라인을 설정하였는데, 43.65%의 정확률을 보였다. 그러나 본 연구에서 제안하는 화행을 결정하는 17개의 특징들을 화행 분석에 모두 사용하였을 때 75.13%의 정확률로, 베이스라인 대비 약 32%p의 결과가 향상되었다. 이를 통해, 유니그램과 바이그램 같이 문장에서 얻을 수 있는 피상적인 정보뿐만 아니라, ‘문장 유형’, ‘문장 길이’, ‘주어의 인칭’, ‘시제’, ‘바로 이전 화행’ 등 문장을 심층적으로 분석한 정보들을 함께 사용해야 정확하게 화행을 분석할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
화행을 결정짓는 특징을 분석하기 위해서는 화행 유형을 설정해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존연구에서 제안하는 화행 유형을 살펴보았다. 더 나아가 실제 독일어 수업대화 코퍼스를 함께 활용하여 독일어 대화체 문장에 등장하는 화행을 확인하고, 25개의 화행 유형으로 구성된 화행 분류 체계를 제안하였다. 뿐만 아니라 화행별로 예문을 제시하여 각 화행 유형이 어떠한 특징을 가지는 발화 의도이고, 다른 화행 유형과는 어떻게 구별되며, 문장에서는 어떤 형태로 나타나는지 알아보았다.
다음으로 본 연구에서 정립한 각 화행 유형이 발화의 어떤 언어학적 특징으로 인해 구분되는지 분석하였다. 분석하는 대상 문장 자체에서 확인할 수 있는 문장자질과 분석하는 대상 문장의 주변에 등장하는 문장들로부터 얻을 수 있는 문맥자질로 나누어 살펴보았다. 화행을 결정짓는 발화의 언어학적 특징으로 총 17가지를 제안하였으며, 13개의 문장자질과 4개의 문맥자질로 구성된다. 각 언어학적 특징들이 문장에서 어떻게 사용되고, 그로 인해 어떤 화행이 나타나는지를 예문을 통해 구체적으로 논의하였다.
본 논문에서는 제안한 화행 분류를 위한 언어학적 특징을 검증하기 위해, 이 특징들을 이용하여 기계 학습으로 화행을 자동분류 했을 때의 정확률을 확인하는 실험을 진행하였다. 409개의 발화로 구성된 독일어 수업대화 코퍼스에 본 연구에서 정립한 화행 유형을 부착하여 학습 코퍼스를 구축하였다. 오직 문장에 표층적으로 드러나는 단어 정보인 유니그램(Unigram)과 바이그램(Bigram)만을 사용하여 화행을 분석한 결과를 실험의 베이스라인을 설정하였는데, 43.65%의 정확률을 보였다. 그러나 본 연구에서 제안하는 화행을 결정하는 17개의 특징들을 화행 분석에 모두 사용하였을 때 75.13%의 정확률로, 베이스라인 대비 약 32%p의 결과가 향상되었다. 이를 통해, 유니그램과 바이그램 같이 문장에서 얻을 수 있는 피상적인 정보뿐만 아니라, ‘문장 유형’, ‘문장 길이’, ‘주어의 인칭’, ‘시제’, ‘바로 이전 화행’ 등 문장을 심층적으로 분석한 정보들을 함께 사용해야 정확하게 화행을 분석할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
목차
제 1장 서론 1제 2장 화행 51. 화행 이론 52. 화행 분류 7제 3장 기존연구 101. 화행 자동분류에 대한 연구 102. 화행의 유형에 대한 연구 173. 화행을 결정짓는 자질에 대한 연구 21제 4장 화행분류체계 제안 261. 제안하는 수업대화의 화행분류체계 개요 262. 화행 유형의 등장 양상 31제 5장 화행분류자질 제안 481. 제안하는 화행분류자질 개요 482. 화행을 결정짓는 언어학적 특징의 등장 양상 49제 6장 실험 671. 실험 방법 672. 실험 결과 분석 70제 7장 결론 및 향후 과제 80참 고 문 헌 82부 록 88Zusammenfassung 93
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