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비윤리적 언어 표현의 의미 자질에 따른 하위 유형 연구: -대화형 인공지능의 윤리적 언어 표현을 위한 기초 연구(2) -
조태린 ( Cho Tae-rin ),김신각 ( Kim Shin-gak ),신유리 ( Shin Yu-ri ),공나형 ( Kong Na-hyung ),신아영 ( Shin A-young ) 한민족문화학회 2018 한민족문화연구 Vol.63 No.-
본고는 대화형 인공지능의 윤리적 언어 표현을 위한 기초 연구의 일환으로 비윤리적 언어 표현을 의미 자질을 기준으로 하위 유형으로 분류하고 각 하위 유형의 대표 사례와 특징을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본고는 먼저 욕설 또는 비속어의 하위 유형 분류에 대한 기존 연구들을 비판적으로 검토하고, 비윤리적 언어 표현의 의미 자질을 기준으로 좀 더 체계적이고 객관적인 하위 유형 분류의 틀을 제시하였다. 본고에서 적용한 의미 자질 대립쌍은 [±인간], [±사회성], [±내면성], [±행위성], [±지시성], [±상하], [±나이], [±선택], [±지능], [±부분], [±질환], [±요구], [±실체성], [±감탄] 등 14가지이며, 이를 통해 ‘연령’, ‘지위’, ‘직업’, ‘출신’, ‘지력’, ‘행태’, ‘부위’, ‘장애’, ‘외모’, ‘명령’, ‘행동’, ‘구체물’, ‘추상물’, ‘감정’, ‘성상’ 등 총 15개의 하위 유형을 분류하였다. 본고는 이러한 하위 유형 분류 분류가 지금까지 수집한 비윤리적 언어 표현들은 물론이고 앞으로 추가적으로 수집할 표현들을 일관성 있게 정리하는 데에 큰 도움이 될 것이라고 본다. 그리고 궁극적으로는 대화형 인공지능이 비윤리적 언어 표현을 좀 더 객관적이고 체계적으로 인식하는 데에도 도움이 될 것으로 기대한다. The purpose of this study is to classify unethical linguistic expressions(ULEs) into subtypes based on semantic features as a basic research for ethical linguistic expression of interactive artificial intelligence, and to examine representative cases and characteristics of each subtype-classification. For this purpose, this study first critically examined the existing studies on the subtype-classification of 'swear word', 'vulgar word' or 'slang', and suggested a more systematic and objective subtype-classification framework based on the semantic features of ULEs. There are 14 pairs of semantic features applied to this study:[±human], [±sociality], [±interiority], [±activity], [±referentiality], [±hierarchy], [±age], [±choice], [±intelligence], [±part], [±disease], [±demand], [±substantiality], [±admiration]. And through these, 15 subtypes were classified: 'age', 'status', 'occupation', 'origin', 'intelligence', 'behavior', 'region', 'disability', 'appearance', 'command', 'action', 'material', 'abstraction', 'emotion', ‘attribute’. This subtype-classification will be a contribute to organize the ULEs collected so far, as well as the additional expressions to be gathered in the future in a consistent manner. And ultimately, it is expected that this research will help the interactive artificial intelligence to recognize the ULEs more objectively and systematically.
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조태린(Cho, Tae-Rin),김신각(Kim, Shin-Gak),유희재(Yu, Hui-Jae),김예지(Kim, Ye-Ji),이주희(Lee, Ju-Hee) 한국어문학회 2018 語文學 Vol.0 No.140
The purpose of this study is to set up the concept and classification standard of unethical linguistic expressions(ULEs) as word unit that can appear in the machine learning of interactive artificial intelligence systems and humans conversation. The study also examined the characteristics of each type, based on examples. According to the results of the study, ULEs as word unit can be divided into three categories: ‘swear words’, ‘vulgar words’, and ‘derogatory slangs’. These three types are common in that they are all regarded as ULEs in any variance of emergence. However, they differ in two attributes, aggression and degradation. This study also suggests that there are two other types of ULEs: the ‘Context’ type, in which certain expressions may or may not be used unethically according to the context, and the ‘Content’ type, which can not be considered unethical linguistic expression in of itself, but its related content can be unethical linguistic expression overall. Therefore, this study identifies that the word-based unethical linguistic expression is classified into five types such as ‘swear words’, ‘vulgar words’, ‘derogatory slang’, ‘context’, and ‘content’, and each of these characteristics and examples were reviewed extensively.
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