핵심 개념
본 연구는 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 현대 프랑스 극작가 베르나르-마리 콜테스의 희곡을 분석하여, 작품 속 언어적 특징과 감적 변화를 심층적으로 탐구하고 극적 긴장감을 형성하는 요인을 분석합니다.
초록
베르나르-마리 콜테스 희곡 분석: NLP 기반 접근
본 연구는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 베르나르-마리 콜테스의 희곡 세 편, '면화밭의 고독 속에서', '숲 앞의 밤', '흑인과 개들의 싸움'을 분석하고 작품 속 언어적 특징과 감정적 변화를 심층적으로 탐구합니다.
본 연구는 콜테스 희곡의 복잡한 언어 구조와 감정적 대화 분석을 위해 기존의 문학적 비평을 넘어서는 새로운 분석법을 제시하고자 합니다.
연구 방법
텍스트 추출 및 전처리:
Tesseract OCR을 사용하여 인쇄된 희곡 텍스트를 추출하고, 분석에 적합하도록 오류를 수정하고 불필요한 요소를 제거했습니다.
텍스트를 150단어 단위(약 1분 분량의 무대 시간)로 분할하여 분석했습니다.
언어 분석:
spaCy 라이브러리를 사용하여 단어 빈도, 어휘 다양성(Type-Token Ratio, TTR) 등을 분석했습니다.
감정 분석:
Hugging Face의 transformers 라이브러리와 프랑스어 텍스트에 맞게 미세 조정된 tblard/tf-allocine 모델을 사용하여 각 텍스트 세그먼트의 감정을 분석했습니다.
감정 감지:
bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion 모델을 사용하여 다양한 감정(기쁨, 슬픔, 분노, 두려움 등)에 대한 점수를 계산하여 각 세그먼트의 감정 프로필을 생성했습니다.
데이터 집계 및 분석:
각 150단어 세그먼트 내에서 감정 및 정서 분석 점수를 평균하여 해당 '분'의 대표 값을 얻었습니다.
시간에 따른 감정 강도 및 정서 발화의 변화를 그래프로 나타냈습니다.
면화밭의 고독 속에서
언어적 특징:
높은 TTR 값(0.4919)은 다양한 어휘를 사용하여 욕망, 정체성, 인간과 동물의 이분법 등 복잡한 주제를 다루고 있음을 보여줍니다.
'욕망'(désir), '인간'(homme), '동물'(animal), '시간'(temps), '장소'(point), '추위'(froid) 등의 단어가 자주 등장합니다.
감정 변화:
극이 진행될수록 긴장감이 고조되며, 특히 마지막 부분에서 짧고 강렬한 대화를 통해 갈등이 최고조에 달하는 것을 확인했습니다.
'슬픔'과 '두려움'의 감정이 증가하는 경향을 보이며, 극적 긴장감과 실존적 불안감을 드러냅니다.
숲 앞의 밤
언어적 특징:
낮은 TTR 값(0.3624)은 독백 형식으로 인해 제한된 어휘를 사용하고 있음을 시사합니다.
'밤'(nuit), '방'(chambre), '거리'(rue) 등의 단어가 자주 등장하며, 주인공의 고립감을 반영합니다.
감정 변화:
'슬픔'과 '분노'의 감정이 두드러지며, 극 후반부로 갈수록 그 강도가 높아지는 것을 확인했습니다.
주인공의 절망과 분노가 심화되는 과정을 보여주며, 독백 형식의 감정적 깊이를 드러냅니다.
흑인과 개들의 싸움
언어적 특징:
낮은 TTR 값(0.3561)은 제한적인 어휘 사용을 보여주지만, '여성'(femme), '건설 현장'(chantier), '몸'(corps), '머리'(tˆete) 등 특정 단어의 반복적인 사용을 통해 주제를 강조합니다.
감정 변화:
'분노'와 '두려움'의 감정이 지속적으로 나타나며, 갈등과 권력 구조를 중심으로 전개되는 주제를 반영합니다.
남성 중심 환경에서 여성에 대한 객관화, 신비화, 긴장감 고조 등을 보여줍니다.