【Big Data 日本語】 할 말을 찾을 때 채워넣는 추임새 Top 13

 

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감동사/필러 Top 13

 

rank	lForm	lemma	pos	subLemma	wType	frequency	pmw
8	エー	えー	感動詞-フィラー		和	172070	23004.7088327
18	アノ	あの	感動詞-フィラー		和	81548	10902.4699012
19	マー	まー	感動詞-フィラー		和	79812	10670.3772962
43	エート	えーと	感動詞-フィラー		和	28303	3783.9383628
47	アー	あー	感動詞-フィラー		和	24610	3290.2068017
48	ソノ	その	感動詞-フィラー		和	23543	3147.5554138
57	ンー	んー	感動詞-フィラー		和	16616	2221.4577902
69	オー	おー	感動詞-フィラー		和	12331	1648.5794422
103	ウー	うー	感動詞-フィラー		和	8010	1070.8881139
150	イー	いー	感動詞-フィラー		和	4403	588.6542279
234	ト	と	感動詞-フィラー		和	2836	379.1558915
795	ウント	うんと	感動詞-フィラー		和	712	95.1900546
3566	アート	あーと	感動詞-フィラー		和	95	12.7009202

 

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일본에서 사용되었던, 되고 있는 모든 말을 알고, 쓸 수 있다면 얼마나 좋을까.

 

 일본 국립국어연구소(한국의 국립국어원 격)는 그 토대를 만들었다.

 

대상이 된 데이터는 출판된 서적, 잡지, 신문과 도서관에 존재하는 서적,

특정한 목적으로 작성된 백서, 교과서, 광고지, 베스트셀러, 

야후! 지식인, 야후! 블로그, 운문, 법률 관련 문서, 국회 회의록이다.

 

 

일본 국립국어연구소의 <現代日本語書き言葉均衡コーパス> 프로젝트의

장단문서 총합 2억 개에 가까운 코퍼스, 코어 데이터 2백만 코퍼스를 추려낸 분석 결과물을 참조해,

【Big Data 日本語】를 연재한다.