README.md

metadata

title: 뉴스 객관성 술어 분석기
emoji: 📰
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: streamlit
sdk_version: 1.31.0
app_file: app.py
pinned: false

뉴스 객관성 분석기: 술어 성격 탐지 및 추출

뉴스 기사의 객관성을 평가하기 위해 술어의 성격을 자동으로 탐지하고 추출하는 Streamlit 웹 애플리케이션입니다.

기능

이 애플리케이션은 한국어 뉴스 기사를 분석하여 다음 두 가지 유형의 술어를 탐지합니다:

🔴 객관성 의심 술어 (Objectivity Doubt)

발언의 주체가 불분명하여 기자의 주관이 개입되었을 가능성이 높은 표현을 탐지합니다.

• 분석/해석형 (예: 분석된다, 해석된다)
• 전망/예측형 (예: 전망된다, 예상된다)
• 관측/추정형 (예: 추정된다, 추측된다)
• 전언/보도형 (예: 알려졌다, 전해졌다)
• 평가/판단형 (예: 평가된다, 여겨진다)
• 비판/지적형 (예: 비판받는다, 지적된다)
• 기타 14개 카테고리

🟢 객관성 지지 술어 (Objectivity Support)

사실 확인이나 구체적인 출처/데이터를 바탕으로 한 객관적 표현을 탐지합니다.

• 확인/검증형 (예: 확인됐다, 밝혀졌다)
• 발견/탐지형 (예: 발견됐다, 적발됐다)
• 기록/집계형 (예: 기록됐다, 집계됐다)

사용 방법

1. 분석할 뉴스 기사 내용을 텍스트 영역에 입력합니다
2. "분석" 버튼을 클릭합니다
3. 결과 화면에서 다음을 확인할 수 있습니다:
   • 색상으로 강조된 텍스트 (빨간색: 의심 술어, 녹색: 지지 술어)
   • 의심 문장 수와 지지 문장 수
   • 객관성 지표 (지지 문장 비율)
   • 검출된 술어 상세 목록

기술 스택

• Streamlit: 웹 애플리케이션 프레임워크
• 정규표현식: 술어 패턴 매칭
• Korean Sentence Splitter: 한국어 문장 분리

연구 배경

이 도구는 언론 보도의 객관성을 측정하기 위한 연구의 일환으로 개발되었습니다. 무주체 피동형 술어(발언/판단의 주체가 문장에 없어 기자 의견으로 읽힐 수 있는 표현)를 자동으로 탐지하여 뉴스 기사의 객관성을 정량적으로 평가합니다.

라이선스

이 프로젝트는 연구 목적으로 개발되었습니다.