• AI글쓰기 2.1 업데이트
PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

Word2Vec을 활용한 한국어 도덕기반사전의 작성과 사용: ‘갑질’에 대한 적용을 중심으로 (The Creation and Application of a Korean Moral Foundations Dictionary using Word2Vec: the case of ‘gapjil’)

24 페이지
기타파일
최초등록일 2025.03.12 최종저작일 2022.12
24P 미리보기
Word2Vec을 활용한 한국어 도덕기반사전의 작성과 사용: ‘갑질’에 대한 적용을 중심으로
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국윤리학회(8A3209)
    · 수록지 정보 : 윤리학 / 11권 / 2호 / 47 ~ 70페이지
    · 저자명 : 김현섭, 전성재

    초록

    도덕기반이론에 의하면 어떤 행위가 도덕적으로 그른 이유를 피해를 입히므로, 불공정하므로, 배신이므로, 전복적이므로, 타락했기 때문으로 대별할 수 있다. 도덕기반이론은 자기보고 설문, 암묵적 측정, 안면근육의 움직임이나 두뇌용적과 같은 생리학적 측정, 텍스트 분석 등의 경험적 증거에 의해 뒷받침되었다. 텍스트 분석은 주로 각 기반에 해당하는 단어들을 직관적으로 수집하여 사전을 편찬하고 그 단어들이 대상 텍스트에서 얼마나 자주 나타나는가를 세는 방법으로 수행되었다. 최근에는 각 단어를 다차원의 밀집 실수벡터에 대응시키고, 그 벡터 즉 단어의 분산표현을 활용하여 사전 편찬을 개선하고 소량의 텍스트를 분석하는 기법이 개발되었는데, 본 연구에서는 이러한 분산표현 기법을 써 텍스트를 도덕기반이론적으로 분석하였다. 한국어 신문기사 말뭉치를 Word2Vec 알고리즘으로 학습하여 사용된 단어들을 밀집 벡터에 대응시켜 분산표현을 얻었고, 이를 활용하여 직관적으로 영어 도덕기반사전을 참조하여 만든 한국어 도덕기반사전을 수정한 한국어 도덕기반사전을 작성하였다. 이렇게 작성한 사전상 단어의 벡터들을 평균하여 각 도덕기반을 표상하는 벡터를 얻었고, 그 도덕기반 벡터와의 코사인 유사도를 계산하여 도덕기반사전에 포함되지 않은 단어도 직관적 의미에 맞게 분류할 수 있음을 보였다. 그 사례로 ‘갑질’이라는 단어는 불공정/공평, 전복/권위 기반 차원에서 부정적 평가가 강하게 나타나, 우월한 지위에 있는 사람이 세력을 남용하여 공정하지 않게 이익을 추구하는 행위라는 직관적 의미에 부합하였다.

    영어초록

    According to the Moral Foundations Theory, there are five main reasons why an action is wrong: harm, unfairness, betrayal, subversion, and degradation. The Moral Foundations Theory is supported by self-report surveys, implicit measures, physiological evidence, and text analyses. The traditional method of text analysis is to count words: collect words for each moral foundation on the basis of linguistic intuition and count how many times those words appear in the text. Recently, a new method of text analysis has been developed: represent each word as a dense vector in a high dimensional space and use the distributed representations of words in compiling a dictionary and analyzing short texts. We used this method of distributed representation and analyzed words in terms of the Moral Foundations Theory. We produced distributed representations of words by training a Word2Vec model on a newspaper corpus of approximately 100 million Korean words. Then we used the distributed representations of Korean words to improve on an intuition-based Korean Moral Foundations Dictionary. We produced the vectors representing the moral foundations by averaging the word vectors of the improved Korean Moral Foundations Dictionary, and analyzed individual words correctly by calculating cosine similarities between the vector of words to be analyzed and the vectors that represent the moral foundations. It turns out that the Korean word ‘gapjil’ is strongly correlated with the foundations of Fairness/Cheating and Authority/Subversion, a result that agrees with our moral intuition.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우
문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요 해피캠퍼스의 20년의 운영 노하우를 이용하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 AI가 방대한 정보를 재가공하여, 최적의 목차와 내용을 자동으로 만들어 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 이용권를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2026년 02월 18일 수요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
8:07 오전