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백석 시의 문체를 수치화해 언어 생성 모델에 적용함으로써 ‘맥락 기반 다음 단어 예측’ 원리를 탐구하고자 함
백석 시에서 반복 어휘, 종결 표현, 구체 명사 중심의 서술 등 문체 특징을 추출하고, 바이그램 기반 마르코프 체인으로 단어 전이확률을 계산함
파이썬으로 문장 생성기를 구현해 이전 단어(문맥)에 따라 다음 단어가 확률적으로 결정되도록 설계하고, 생성 문장이 백석 문체 분위기를 일부 재현함을 확인함
문학 텍스트 분석과 확률 모델링을 연결하여 자연어 생성의 핵심 원리가 ‘문맥 조건부 확률’에 있음을 이해하고, n-그램 확장 등 개선 방향을 제안함