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텍스트마이닝 기법을 활용한 일본어 학습자의 음성에 관한 연구 동향 분석 (A study on research trends in speech studies of Japanese learners with text mining)

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최초등록일 2025.06.07 최종저작일 2021.09
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텍스트마이닝 기법을 활용한 일본어 학습자의 음성에 관한 연구 동향 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국일본어학회
    · 수록지 정보 : 일본어학연구 / 69호 / 93 ~ 106페이지
    · 저자명 : 이경숙

    초록

    人工知能時代の膨大な研究論文の中で専門分野の研究動向を把握し、新たな研究テーマに繋げる ために数多くの論文を素早く効率よく分類し、研究のキーワードを取り出すことはきわめて重要 なことであろう。 本研究ではKH Coderのテキストマイニングを使い、日本語学習者の音声に関する研究論文のタイ トルを対象にその研究動向を検討した Google Scholarから、「日本語、学習者、音声、発音」をキーワードとして入力し、1980年代から 2021年までの約40年間の先行研究669本を検索した。 先行研究(669本)の論文のタイトルをテキストマイニングにより分析を行い、その結果から研究 動向を検討した。 テキストマイニング分析の結果 1) 語の出現頻度の分析により、学習者の日本語発音の知覚的な側面より生成に関する研究が多 かった。 2) 共起ネットワーク分析によりどのようなテーマがより多く研究されているのかが視覚的に発 見することができた。 3)年代を外部変数と設定し、1980年代から2010年代までの約40年間の研究のトレンドがどのよ うに変わってきたのかについても検討した。1990年代からは発表論文の数が多く増えており、 テーマも多様化かつ細分化してきたことがわかった。2000年代は、音声認識と音声認識技術を活 用した音声教育に関する研究が目立った。2010年代は、音声教育の実践に関する研究やアクセン ト教育に関する論文が多かった 。

    영어초록

    In the AI era, it is important to extract some keywords of a particular field in order to grasp trends of research and classify them in order to lead to a new research theme.
    In this study, we use text mining to analyze speech studies of Japanese learners.
    We search 669 previous researches published from the 1980s to the 2010s on Google Scholar with the keywords, ‘Japanese’, ‘Learners’, ‘Speech’, and ‘Pronunciation.’ As a result of the search, we observed how its trend has changed.
    For text mining we use KH Coder, a free software.
    1) As a result of conducting analysis of frequent words, we found a lot of more research regarding formation than perceptual parts of pronunciation.
    2) As a result of analyzing the co-occurrence network of frequently occurring words, it was possible to visualize the frequency of research themes.
    3) We also analyzed how research trends have been changing since the 1980s to the 2010s. The number of researches published has been increased, and themes have also become further diversified since the 1990s. During the 2000s, research in relation to speech recognition became outstanding with some useful techniques of it. Since the 2010s there has been a lot of research in regard to speech education and accent education.

    참고자료

    · 없음
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