- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
연구 논문의 의미 구조 기반 메타데이터 항목의 자동 식별 처리를 위한 문장 구조 분석
Analyzing the Sentence Structure for Automatic Identification of Metadata Elements based on the Logical Semantic Structure of Research Articles
초록
This study proposes the analysis method in sentence semantics that can be automatically identified and processed as appropriate items in the system according to the composition of the sentences contained in the data corresponding to the logical semantic structure metadata of the research papers. In order to achieve the purpose, the structure of sentences corresponding to ‘Research Objectives’ and ‘Research Outcomes’ among the semantic structure metadata was analyzed based on the number of words, the link word types, the role of many-appeared words in sentences, and the end types of a word. As a result of this study, the number of words in the sentences was 38 in ‘Research Objectives’ and 212 in ‘Research Outcomes’. The link word types in ‘Research Objectives’ were occurred in the order such as Causality, Sequence, Equivalence, In-other-word/Summary relation, and the link word types in ‘Research Outcomes’ were appeared in the order such as Causality, Equivalence, Sequence, In-other-word/Summary relation. Analysis target words like ‘역할(Role)’, ‘요인(Factor)’ and ‘관계(Relation)’ played a similar role in both purpose and result part, but the role of ‘연구(Study)’ was little different. Finally, the verb endings in sentences were appeared many times such as ‘∼고자’, ‘∼였다’ in ‘Research Objectives’, and ‘∼었다’, ‘∼있다’, ‘∼였다’ in ‘Research Outcomes’. This study is significant as a fundamental research that can be utilized to automatically identify and input the metadata element reflecting the common logical semantics of research papers in order to support researchers’ scholarly sensemaking.
- keywords
- scholarly sensemaking, logical semantic structure, research articles, metadata, analyzing the sentence structure, sentence semantics, 학술적 이해 형성, 논리적 의미 구조, 연구 논문, 메타데이터, 문장 구조 분석, 문장의미론
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