Word2Vec을 이용한 한국 대통령 연설문 네트워크 분석

Abstract

본 연구에서는 1948년부터 2015년까지 총 6,870편의 한국 대통령 11명 연설을 통해 연설문에서 사용된 단어의 특징을 살펴보고, 단어간 네트워크를 통해 각 스타일을 분석해보았다. 첫째로는 연설문 내에서 사용된 단어들이 알려진 지프 법칙 (Zipf’s law)을 따르는지 살펴보았다. 단어 빈도수 분포는 크게 세 가지 구간으로 구분되며, 구간마다 그 특징을 살펴보았다. 다음으로는 단어 빈도수를 통해 단어 쓰임의 변화 추이를 분석함으로써, 실제 역사적 배경과 비교해 보았다. 마지막으로 인공신경망과 기계학습을 이용한 Word2Vec 방법으로 단어 간의 네트워크 분석을 통하여, 대통령별 특징과 한국의 시대적 변화 과정을 비교해 보았다.

In this paper, using a total of 6,870 presidential speeches from 1948 to 2015, we show the char- acteristics in the words and analyze the Korean presidential styles. Firstly, we determine how well the distribution of the usage frequency of each word in the speeches follows Zipf's law. The distri- bution exhibits three slopes that have differen properties. Next, by using the distribution data, we compare the trends of the words in the speeches to the actual historical events in Korean politics. Finally, we construct a network among words by using Word2Vec with an artificial neural network and machine learning, and we compare the network to presidential features and the timely change of politics in Korea.