국문장편소설 감정 데이터 모델링의 현실적 방안 고찰: 감정분류체계 정립을 중심으로

초록

기존의 고전소설 감정 데이터는 감정 데이터셋을 활용한 정량적 방식과 감정설문을 통한 정성적 방식으로 구축되었다. 정량적 방식은 일관된 방식을 국문장편소설 전반에 적용하여 빠르게 감정 데이터를 구축하고 분석할 수 있지만, 감정식별의 정확도가 떨어진다는 단점이 있었다. 정성적 방식은 감정식별의 정확도는 높지만, 감정 데이터 구축에 많은 시간과 비용이 소요된다는 단점이 있었다. 이러한 문제 제기를 바탕으로 본 연구는 새로운 감정분류체계 정립을 중심으로 정량적 방식과 정성적 방식을 결합하는 감정 데이터 모델링과 구축의 현실적 방안을 제안하였다. 방대한 분량으로 인해 국문장편소설의 감정 데이터는 정량적 방식으로 구축할 수밖에 없는 현실이기에, 정량적 구축 방식의 정확도를 높일 수 있도록 정성적 연구 기반의 국문장편소설 감정분류체계 정립을 시도한 것이다. 이렇게 정립한 국문장편소설 감정분류체계는 ‘감동/감사, 기대, 기쁨, 깨달음, 놀람, 당황/난처, 두려움, 분노/혐오, 불만, 불쌍함/연민, 비장함, 수치/죄책, 슬픔, 신뢰/호의, 안타까움/실망, 애정, 없음, 우쭐댐/무시함’의 18가지 감정유형으로 구성된다.

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