도 2 를 참조 하 면 , 생 성부 ( 310 ) 는 , 수집 장치 ( 100 ) 에서 수집 된 콘텐츠 및 스크립트 로부터 구어체 문장 및 대화체 문장 을 추출 하 여 적어도 하나 의 속성 을 포함 하 는 원시 말뭉치 ( Corpus ) 데이터 를 생성 할 수 있 다 . 이때 , 수집 장치 ( 100 ) 는 , 적어도 하나 의 미디어 매체 를 통하 여 구어체 문장 및 대화체 문장 을 포함 하 는 콘텐츠 와 , 속기 단말 ( 400 ) 로부터 전사 된 스크립트 를 수집 하 는데 , 이 뿐 만 아니 라 , 적어도 하나 의 화자 가 포함 된 구어체 문장 및 대화체 문장 을 적어도 하나 의 종류 의 소셜 미디어 및 메신저 를 통하 여 수집 할 수 도 있 다 . 이 에 따라 , 혼자 말 하 는 독백 뿐 만 아니 라 , 메신저 또는 소셜 미디어 상 에서 다자간 발화 가 어떻게 이루어지 는지 에 대한 기초 자료 를 수집 할 수 있 다 . 이때 , 생 성부 ( 310 ) 는 원시 말뭉치 에 다자간 의 대화 를 구분 하 기 위하 여 대화 참가자 를 구분 하 는 태그 및 대화 맥락 등 을 구분 하 기 위한 태그 등 의 속성 ( 주석 ) 을 부여 ( 태 깅 ) 하 여 원시 말뭉치 를 구축 하 게 된다 . 여기 서 , 생 성부 ( 310 ) 에서 단순 한 태그 만 을 붙이 는 이유 는 정제 가 되 기 전 원시 말뭉치 에 노이즈 나 정확 한 구문 분석 이나 문장 분석 이 되 지 않 거나 주 어 가 생략 된 문장 등 다양 한 형태 에 있 어서 태 깅 을 하 는 경우 이후 오류 가 발생 하 거나 재 태 깅 을 해야 하 는 일 이 발생 할 수 있 기 때문 이 다 . 따라서 , 생 성부 ( 310 ) 에서 는 대화 형 말뭉치 를 구축 하 기 위한 가장 기본 적 인 정보 , 즉 노이즈 가 있 는 상태 이 거나 분석 이 되 기 전 에 도 파악 이 되 는 명확 한 속성 만 을 부여 하 여 이후 분석 에서 해당 정보 를 이용 하 도록 하 는 베이스 작업 을 하 게 된다 . 물론 , 모든 속성 을 태 깅 하 는 것 을 배제 하 는 것 은 아니 고 , 실시 예 에 따라 달라질 수 있 음 은 자명 하 다 할 것 이 다 . 여기 서 속성 은 나이 , 성별 , 지역 , 직업 , 관계 등 말뭉치 와 화자 에 대한 모든 정보 가 해당 될 수 있 다 .