역대 대통령들의 취임사를 언어기호의 사용과 빈도 데이터를 기준으로 분석하면 흥미로운 결과가 나온다. 김대중 대통령과 노무현 대통령의 취임사가 가장 근접성이 높다. 그런데 놀랍게도 박근혜 대통령의 취임사는 이 두 대통령의 취임사와 높은 근접성을 나타낸다. 이로써 정책 비전의 제시에서 보수와 진보라는 이념적 기준이 절대적으로 작용하기보다는 시대정신이 핵심적 역할을 수행함을 엿볼 수 있다.
이런 분석은 어떻게 가능할까? 대통령 취임사라는 ‘언어 집합체’를 컴퓨터 기술을 활용해 파고든 결과이다. 구체적인 언어생활을 통해 형성된 일종의 언어학적 빅데이터를 기반으로 삼음으로써 다양한 언어학 연구를 할 수 있게 된 것이다.
현대인의 실제 언어생활은 그 자체로 빅데이터이다. 특히 한 편의 연설, 시집이나 소설책 1권 등과 같이 일정한 분량과 체계를 갖춘 말의 덩어리는 그 속에서 여러 언어 특성을 추출하고 분석하는 기반이 된다. 이런 말의 덩어리를 코퍼스(corpus)라 하는데 이를 디지털 기술과 도구를 통해 언어학 연구에 활용할 수 있다. 코퍼스를 기반으로 하는 언어 연구에서는 검색 엔진의 구축이 필수적이다. 이 책은 언어학 연구자가 자신의 연구 목적에 맞게끔 검색 엔진을 만들고 활용할 수 있도록 돕는다. 또한, 다양한 연구 분야에 걸쳐 상세한 방법론과 함께 다양한 사례를 제시함으로써 연구에 체계적으로 적용할 수 있도록 했다.
Contents
책머리에
1 서론
2 CWB 기반 코퍼스의 구축 방법: 단일어 코퍼스, 통합 코퍼스, 병렬 코퍼스
2.1 단일어 코퍼스의 구축 방법
2.2 통합 코퍼스 MILCA의 구축 방법
2.3 병렬 코퍼스 FA-EN/FA-KO의 구축 방법
3 CQP 검색언어의 이해
3.1 기본 검색식의 활용
3.2 정규 표현식의 활용
3.3 고급 검색식의 이해
4 영어 분석
4.1 어휘 층위의 통계적 분석
4.2 파생어 연구
4.3 연어관계 연구
4.4 구문과 어휘의 상관관계
5 한국어 분석
5.1 어휘 층위의 통계적 분석
5.2 파생어 연구
5.3 연어관계 연구
5.4 구문과 어휘의 상관관계
6 독일어 분석
6.1 어휘 층위의 통계적 분석
6.2 파생어 연구
6.3 연어관계 연구
6.4 구문과 어휘의 상관관계
6.5 텍스트의 핵심도와 문서유사도
7 다중언어 코퍼스 MILCA의 활용
7.1 프랑스어 분석
7.2 스페인어 분석
7.3 인도네시아어 분석