이상아  신효필

10.5626/JOK.2018.45.12.1292

토론 데이터 논증 구조 언어 자질 순차 모형

토론 데이터의 논증 구조 분석을 위한 기존의 연구는 문서를 이루는 문장들 간의 담화 관계와 핵성에 기반한 트리 구조 형태의 논증 구조를 제안한 것이 대부분이다. 이 때 상대적 관계들을 조합하여 한 편의 문서에 대응하는 논증 구조를 구성하는 과정에서 관계 간의 불일치가 발생할 위험이 있다. 본 연구에서는 문서가 다루는 주제 자체와 문장 간의 관계를 상정하고 이를 논증상의 기능에 따라 유형화한 논증 구조 프레임을 제안한다. 또한 각 문장에 해당하는 논증 유형을 문서 단위로 순차 모형에 적용시켜, 논증 구조의 자동 분석 과정에서 문서 내 맥락 정보를 이용할 수 있도록 한다. 형태소의 bag-of-words와 단어 임베딩, 언어 자질을 각각 이용하여 문장들을 벡터화하고, 이에 순차 모델링을 비롯한 기계학습 방식을 적용하여 논증 유형의 예측 결과를 관찰하였다. 이 때 언어 자질을 이용하여 벡터화한 문장들에 순차모형을 적용한 경우 F1-score가 0.68로 가장 높게 나타났다.