말뭉치 감정 분석 및 말뭉치 구축. 1. 말뭉치 감정·공격성 분석 31
말뭉치 감정 분석 및 말뭉치 구축. 감정 분석은 선발된 10명의 주석자가 동일한 자료 1건의 문서에 대한 분석을 진행하고, 10명이 분석한 결과에 대한 통계적 일치도를 산출하여 일치도 산출값에 따라 적합 문서와 부적합 문서를 분리하고, 적합 문서는 일치도 산출 기준에 따라 문서별 표지를 확정하였 다. 이때 카파통계량 중 평가자는 서로 독립임을 가정하는 Fleiss의 방법을 기반으로 산출 하였다. 일치도 해석 기준에 따라 적당한 일치도 이상에 해당하는 k값 0.4 초과 문서를 적합 문 서로 채택하고, 감정 표지는 채택 해당 문서 내에서 5명 이상(관찰된 일치 비율 0.4 초과) 의 분석 결과가 일치한 표지만을 최종 채택하였다. 일상 대화 1만 건, 트위터 5만 건에 대한 말뭉치 감정·공격성 분석 진행 결과 감정 표지별 결과는 다음과 같다. <표 22> 감정 분석 결과 표지별 비중 감정 분석 표지 일상 대화 트위터 합계 기쁨(Joy) 5,710 57.1% 25,256 50.5% 30,966 51.6% 기대(Anticipation) 1,893 18.9% 10,773 21.5% 12,666 21.1% 신뢰(Trust) 414 4.1% 2,646 5.3% 3,060 5.1% 놀람(Surprise) 322 3.2% 3,229 6.5% 3,551 5.9% 혐오(Disgust) 1,296 13.0% 1,810 3.6% 3,106 5.2% 공포(Fear) 521 5.2% 1,015 2.0% 1,536 2.6% 분노(Anger) 144 1.4% 1,979 4.0% 2,123 3.5% 슬픔(Sadness) 1,097 11.0% 3,032 6.1% 4,129 6.9% 감정 없음 - - 6,801 13.6% 6,801 11.3% ‘2022년 말뭉치 감정 분석 및 연구’ 사업은 일상 대화 및 트위터 자료를 토대로 감정 분석 지침을 수립하여 감정·공격성 분석을 진행하였다는 점에서 의의가 있다. 본 사업을 통한 기대 효과는 다음과 같다. ⚫ 민간에서 활용 가능한 국가 공공재로서의 말뭉치 확대 구축 및 국어 자원의 활용 도와 가치 향상에 기여 ⚫ 4차 산업혁명 대비 기반 기술 개발 및 인공지능 기술 개발, 활용을 위한 대규모 말뭉치 구축으로 국어 자원의 활용도와 가치 제고 ⚫ 민간 공유를 통해 언어 인공지능 등 관련 산업 활용을 위한 기반을 마련하고 국 어 및 국어문화 연구, 국어정책 수립의 기초 자료로 활용 본 사업과 함께 국립국어원에서 추진하고 있는 다양한 국어 말뭉치 구축 사업을 통해 인공지능 스피커, 대화형 로봇, 로봇 개인 비서 등 한국어 인공지능의 성능을 향상시킬 것으로 기대되며, 향후 4차 산업혁명 시대의 인공지능 서비스 개발 및 기술 혁신을 위한 중요 자료가 될 전망이다. 김민선, 송기준, 남충모, 정인선(2012), A Study on Comparison of Generalized Kappa Statistics in Agreement Analysis, 한국통계학회. Mohammad, S. (2016), 9 - Sentiment Analysis: Detecting Valence, Emotions, and Other Affectual States from Text. In H. L. Meiselman (Ed.), Emotion Measurement (pp. 201–237). Woodhead Publishing. Mohammad, S. (2018), SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets. In Proceedings of The 12th International Workshop on Semantic Evaluation (pp. 1–17). Association for Computational Linguistics. Zampieri, R. (2019), SemEval-2019 Task 6: Identifying and Categorizing Offensive Language in Social Media (OffensEval). In Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation(pp. 75-86). Association for Computational Linguistics.