원문정보
초록
영어
This study explores the semantic prosody of the lexical bundle (LB) there are so many in native and non-native novice English argumentative writing. While previous research on LBs has largely focused on their structural and functional patterns, this study shifts attention to their evaluative meanings in context. Using NLP-based sentiment analysis, it examines how this bundle conveys evaluative stance across two comparable corpora: one consisting of argumentative essays written by native English-speaking students and the other by Korean EFL learners. Both groups were incoming college freshmen who responded to the same prompts under identical time constraints. The results exhibited a clear difference in semantic prosody: native writers tended to use the bundle in neutral or positive contexts, often to hedge or provide examples, whereas non-native writers used it more frequently in negative contexts, which could lead to semantic incongruity or pragmatic misalignment. These findings move beyond existing accounts of LBs by highlighting the role of evaluative meaning. They suggest that L2 learners may benefit from explicit instruction on how stance is expressed in frequently occurring word sequences—an area particularly challenging for novice academic writers. This study highlights the value of sentiment-aware writing pedagogy, as informed by corpus-based insights into learner language.
한국어
본 연구는 영어 원어민과 비원어민 대학생의 주장문 쓰기에서 나타나는 어휘 묶음(lexical bundle) there are so many의 의미적 운율(semantic prosody)을 분석한다. 기존 연구들이 주로 구조와 기능적 특성에 집중해온 반면, 본 연구는 담화 맥락에서 드러나는 긍·부정·중립적 의미 함의에 초점을 맞춘다. 자연어처리 기반 감성 분석을 활용하여, 두 학생 집단이 해당 어휘 묶음을 통해 어떤 입장과 태도를 드러내는지를 두 개의 비교 가능한 말뭉치를 바탕으로 분석하였다. 두 말뭉치는 각각 미국, 한국 대학생들이 작성한 영어 주장문으로 구성되어 있으며, 두 집단 모두 동일한 주제에 대해 제한된 시간 내에 글을 작성하였다. 연구 결과, 원어민 학생들은 해당 어휘 묶음을 주로 중립적이거나 긍정적인 맥락에서 사용하였으며, 이는 주로 우회적 표현이나 예시 제시에 활용되었다. 반면, 비원어민 학습자들은 이 어휘 묶음을 부정적인 맥락에서 더 자주 사용하였고, 그 결과 의미적으로 어색하거나 담화 상황에 부적절하게 사용되는 경우도 나타났다. 이러한 결과는 두 집단이 동일한 어휘 묶음을 문맥에 따라 다르게 활용한다는 점을 보여주며, 이는 담화 맥락에 적절한 표현 선택을 강조하는 글쓰기 교육이 필요함을 시사한다.
목차
요약
Introduction
Literature Review
Methodology
Corpus Data
NLP-Based Sentiment Analysis
Results
Conclusion
The Authors
References
Appendix A
