Donggeon Seo
Biographic Data
| ID | 9684033 |
|---|---|
| NAME | Donggeon Seo |
| GIVEN NAMES | Donggeon |
| FAMILY NAME | Seo |
| SIGNATURE | SEO D |
| VERIFIED | No |
| TOTAL WORKS | 1 |
| TOTAL CITATIONS | 0 |
| WORKS AS AUTHOR | 1 |
| WORKS AS EDITOR | 0 |
| FIRST PUBLICATION YEAR | 2025 |
| LATEST PUBLICATION YEAR | 2025 |
| H-INDEX | 0 |
A Framework for Narrative Structure Analysis Using Automated Semantic Role Labeling in Korean Text
사회학적 텍스트에 담긴 이야기를 온전히 추출하기 위해서는 행위의 주체, 대상, 그리고 그 둘 사이의 관계를 파악해야 하지만, 전산사회과학에서 주로 사용되어 온 토픽 모형이나 단어 임베딩과 같은 방법은 텍스트를 곧바로 단어의 수준으로 분해하기 때문에 이러한 역할 구분을 포착할 수 없다. 본 연구는 한국어 문장에서 주체, 객체, 술어로 구성된 삼중항을 추출하는 방법을 발전시켜 행위 주체를 파악할 수 있도록 사회학적 텍스트 분석을 발전시킬 것을 제안한다. 이에 본 연구에서는 인간 코더를 통해 구축한 의미역 결정(Semantic Role Labeling, 이하 SRL) 학습 데이터셋을 활용하여 시범적 SRL 자동분류 모델을 개발하고 평가하였다. 학습 데이터셋은 한국학술지인용색인에 2019년 1월부터 2023년 6월까지 등재된 중분류 중 ‘사회학’, ‘정치외교학’, ‘사회과학일반’ 논문 초록과 같은 기간…
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A Framework for Narrative Structure Analysis Using Automated Semantic Role Labeling in Korean Text
사회학적 텍스트에 담긴 이야기를 온전히 추출하기 위해서는 행위의 주체, 대상, 그리고 그 둘 사이의 관계를 파악해야 하지만, 전산사회과학에서 주로 사용되어 온 토픽 모형이나 단어 임베딩과 같은 방법은 텍스트를 곧바로 단어의 수준으로 분해하기 때문에 이러한 역할 구분을 포착할 수 없다. 본 연구는 한국어 문장에서 주체, 객체, 술어로 구성된 삼중항을 추출하는 방법을 발전시켜 행위 주체를 파악할 수 있도록 사회학적 텍스트 분석을 발전시킬 것을 제안한다. 이에 본 연구에서는 인간 코더를 통해 구축한 의미역 결정(Semantic Role Labeling, 이하 SRL) 학습 데이터셋을 활용하여 시범적 SRL 자동분류 모델을 개발하고 평가하였다. 학습 데이터셋은 한국학술지인용색인에 2019년 1월부터 2023년 6월까지 등재된 중분류 중 ‘사회학’, ‘정치외교학’, ‘사회과학일반’ 논문 초록과 같은 기간…
Computational and Text Analysis Methods (1 work) · Narrative (1 work) · Semantic role labeling (1 work) · Topic Modeling (1 work)