다시 찾아본 비즈니스 영어 동사 이야기
정말 미국 비즈니스맨들이 쓸 동사
이전의 브런치 포스팅(미국 대기업 임원들이 자주 쓰는 동사)에서 미국 대기업 임원들이 자주 쓰는 동사 이야기를 한 적이 있었다.
그 때는 chatGPT에게 기본동사를 제외하고 나서, EDA를 통해서 자주 언급되는 동사를 알려달라고 했었다.
결과를 훑어보면, 고개가 끄덕여 지는 동사들(operate, generate) 도 있었지만, continue 같은 동사도 있는 걸 보며 아쉬움을 감출 수 없었다.
그래도 이런 시도를 해본 건, 우리가 몰랐지만 현지 비즈니스 환경에서 자주 쓰는 동사가 무엇일까 하는 질문에 답을 찾아보고자 한 것이었으니까. 당연히 continue, take 등의 동사의 수가 압도적일 것이니 이런 동사들을 제외하고.
갑자기 문득 든 생각이 그렇다면 만약 이 text chunk에서 동사들만 분류해서 그 안에 나타난 횟수를 통계적으로 나눠보는 건 어떨까 싶었다.
python을 이용해서, 먼저 단어들을 품사처리(pos)를 하고, 그리고 나서 동사들만 lemmatize(동사의 파생형을 원형으로 처리) 시켰다.
1. 라이브러리 불러오기
2. 품사처리하는 함수, lemmatize 하는 함수를 만들기
3. 파일을 불러와서 실행하기
다음으로 상식적으로 생각했을 때, 기본적인 동사라고 생각되는 부분들을 제외했다.
다음으로 상식적으로 생각했을 때, 기본적인 동사라고 생각되는 부분들을 제외했다.
basic_verbs = {'go', 'come', 'take', 'have', 'do', 'find', 'run', 'like', 'get', 'make', 'give', 'tell', 'work', 'ask', 'call', 'know', 'think', 'want', 'become', 'need', 'put', 'mean', 'seem', 'help', 'turn', 'hear', 'move', 'believe', 'happen', 'write', 'change', 'understand', 'read', 'walk', 'expect', 'pull', 'push', 'talk', 'look', 'say', 'start', 'be', "'s", "'re", "’", "'ve", "ve", "s", "ll", "re", "see", "let", "saw", "m", "buy"}
이제 필터 처리된 동사들을 frequency 기준으로 4개의 분위로 나눠보기로 했다.
그리고 이 텍스트 말뭉치에서 언급횟수가 저기 Q2와 Q3 안에 들어와 있다면 이 동사들이야 말로 기본적인 동사를 제외하고 언급되는 동사들이라고 생각했다.
Q2의 verb는 내가 기대했던 동사들이 나오기 시작했다.
일단 예시를 몇 개 들면
2 Verbs without 'ing': ['align', 'balance', 'expand', 'evolve', 'ease', 'demonstrate', 'lag', 'dilute', 'fill', 'recoup', 'afford', 'lose', 'treat', 'rise', 'incur', 'grow', 'over', 'preassemble', 'rail', 'roll', 'price', 'fear', 'appear', 'lead', 'tend', 'result', 'rebuild', 'form', 'execute', 'gain', 'mirror', 'impact', 'manage', 'fuel', 'retreat', 'cripple', 'arrive', 'stack', 'enhance', 'explore', 'design', 'acquire', 'disrupt', 'ensure', 'loosen', 'utilize', 'exist', 'share', 'successes', 'prioritize', 'direct', 'adjust', 'occur', 'pursue', 'scale', 'repurchase', 'highlight', 'contribute', 'drive', 'soften', 'outpace', 'position', ...]
그리고 Q3에 있는 동사들은
Q3 Verbs without 'ing': ['welcome', 'discuss', 'answer', 'include', 'regard', 'differ', 'caution', 'undertake', 'update', 'revise', 'pass', 'express', 'face', 'begin', 'review', 'relate', 'operate', ...]
여기 있는 동사들은 첨부파일로 올리니 보시고 참조하셔도 될 듯 하다.
이 동사들의 갯수가 다 합치면 400개 조금 넘는 수준이니 이 정도만 익히면 대부분의 실전 비즈니스 동사는 익혔다고 봐도 될 듯하다.
이 동사들을 가지고 있으면 뭐가 좋을까?
만약 글을 읽는 당신이 조금의 python 이나 js 지식을 가지고 있다면, 이걸 가지고 open ai API를 이용해서 이 동사를 list나 json 파일로 만들어서 그 파일에 기반해서 Business English 콘텐츠를 만들어 달라고 요청할 수 있다.
