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KCI등재 학술저널

텍스트 마이닝을 활용한 일본어능력시험 내용 연구

JLPT 1급 문자·어휘를 중심으로

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本研究では、自然言語処理技術に基づいたテキストマイニングの技法とPython3.8、JupiterNotebook、Janomeエンジンを利用して、JLPT1級の既出文字·語彙のキーワード(改訂以前·後)を抽出し、形態素及び出題問題のパターンと傾向の分析を通じて、データ結果を提示することにより、学習能力の向上のための効果的な教授法や学習の方向を提案した。 改訂以前·後に既出された単語は、計1704個であり、再出現キーワードは217個、再出現比率は約13%であった。この中で、「面倒だ」、「円滑 だ」、「頻繁だ」、「膨大だ」、「猛烈だ」、「厳しい」、「煩わしい」(4回)、などの語が最も頻出された。改訂後には、32個の再出現キーワード(2-3回)が登場した。1級においては、(1)再出題の可能性の高いキーワード217個(改訂前·後)、32個キーワード(改定後)、(2)3-4個の連語パターン(2·1級)、(3)異音異義語·同音異義語·異音同義語の動詞、(4)音·訓読み(重箱読み ·湯桶読み)·熟字訓名詞と「配」、「発」のような漢字名詞の読み、(5)品詞の頻出比率:①名詞(約48%)-動詞(約22%)-形容動詞(約11%)(全体約81 %)、②副詞(約7%)-形容詞(6.2%)-外来語(5.3%)、などのような特性及び傾向を帯びている。

The aims of this study are to (i) extract keywords of the JLPT Level 1 test characters and vocabulary (1990-2019, 40 times), and (ii) analyze morphemes and exam patterns and trends by utilizing Python3.8 program, based on a text mining technic. A total of 1704 words were extracted before and after the revision, of which 217 keywords reappeared, and the reappearance rate was about 13%. After the revision, 32 reappearance keywords appeared(2-3 times). As a result, in the JLPT level 1, characteristics and trends such as (1) collocations in span of three to five (level 1,2), (2) 217 patterned reappearance keywords with a high probability of reappearance (before and after revision) and 32 keywords (after revision), (3) heteronym· homonym·synonym verbs, (4) Kanji nouns of the onyomi and kunyomi (jubakoyomi·yutoyomi)·the Japanese reading of the Chinese character are emerging.

1. 서론

2. 선행연구 및 연구방법

3. 분석 결과

4. 결론

참고문헌

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