Automatic Tension Classification from Lecture Show Transcripts

강연의 자막을 이용한 긴장도 자동 분류

긴장이라는 측면은 의사소통을 하거나 글을 읽을 때 사람에게 항상 영향을 주고 있다. 긴장의 개념은 자연언어처리 분야에서 광범위한 의미로 사용되어 왔는데, 본 논문은 이런 개념 중 강연과 같은 한 방향 대화에서 화자의 말에 대하여 청중이 가지는 긴장도에 집중하여 이를 정량화하는 방법을 제안한다. 한 명의 저자에 의해 서술된 문서에 긴장도 개념을 적용함에 있어, 한 방향 대화에서의 긴장도를 정량화하는 본 연구는 긴장도 개념을 일반 문서에 적용할 때에 보다 용이하게 활용될 것으로 예상한다. 본 연구에서는 먼저 화자의 말에 대한 청중의 긴장도가 주석되어 있는 새로운 말뭉치를 구축하였다. 또한 문맥을 고려하여 긴장도를 예측할 수 있는 모델과 이에 따른 긴장도 분류 성능에 대한 실험 결과를 통하여 자동 긴장도 분류가 계산적으로 가능하다는 것을 보인다.