토론기계를 향하여: 유사도와 공동출현에 기초한 뉴스 문장 연결망 분석 알고리즘 제안 = Toward a debating machine: A news sentence network analysis algorithm based on similarity and cooccurrence

국문 초록 (Abstract)

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망분석 방법을 제안한 뒤, 그에 따른 시행연구를 실시했다. 뉴스 문장연결망은 의미연결망의 하나로, 이 연구에서는 개인실명 직접인용문을 결점으로 하는 의미연결망을 뜻한다. 연결은 기사공동출현 여부와 유사도를 결합한 관련도에 의해 부여한다. 이 때 유사도는 명사를 기준으로 인용문 간 코사인 유사도로 계산한다. 관련도에 의한 인용문 행렬은 기사공동출현에 의한 인용문 행렬과 유사도에 의한 인용문 행렬의 합으로 나타난다. 이 때 두 행렬은 척도가 다르 시행연구로는 2011 년 8 개 중앙지의 분단관련 기사 405 개의 인용문 949 개를 대상으로 뉴스문장연결망 분석을 실시했다. 또한 주요구성집단의 지름 에 해당하는 주요경로 상에 있는 인용문의 내용을 살펴봤다. 뉴스는 다양한 주제에 대한 사회적 논쟁을 담고 있으며 한 기사는 하나의 주제를 중심으로 한 핵심주장이 인용문을 통해 간결하게 묶여있다. 따라서 이들 간의 연결망을 구성하면 일종의 토론기계를 위한 말뭉치를 대규모로 자동 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research suggests news sentence network analysis algorithm based on similarity and cooccurence. News contains abundant arguments with facts and quotes those are critical to represent agendas. News sentence network is a semantic network which consists of quotes as nodes. Connectivity is defined by relevance between quotes. Relevance matrix is the sum of similarity matrix calculated by cosine similarity algorithm and cooccurence matrix. This study analyzed 949 quotes from 405 news articles and visualized networks. The results verified that semantic paths were well defined to show the sequence of sub-agendas. News semantic network analysis algorithm can provide a methodology to automatically generate a massive corpus in a sentence level as a training set to develop a debating machine.

목차 (Table of Contents)

• 요약문
• ABSTRACT
• 1. 문제제기
• 2. 뉴스의미연결망 분석에 대한 기존 연구
• 3. 뉴스문장연결망 분석모형
• 4. 결과
• 5. 결론
• 참고문헌