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정답 유형 자동 분류 방법 및 장치, 이를 이용한 질의 응답 시스템

  • 기술번호 : KST2014058718
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 정답 유형 자동 분류 방법 및 장치, 이를 이용한 질의 응답 시스템이 개시된다. 정답 유형 자동 분류 방법은 수신된 사용자 질의에 포함된 자질을 추출하는 단계, 추출한 자질을 클러스터링하여 적어도 하나의 자질로 구성되는 클러스터를 생성하는 단계 및 클러스터에 대한 식별 정보를 할당하고 클러스터에 대한 식별 정보와 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스를 매핑함으로써 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 자동으로 분류하는 단계를 포함한다. 따라서, 대량의 사용자 질의에 대하여 신속하게 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 분류할 수 있으며 보다 경제적인 질의 응답 시스템을 구축할 수 있다.
Int. CL G06F 17/27 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01) G09B 7/02 (2006.01)
CPC G06F 17/3071(2013.01) G06F 17/3071(2013.01) G06F 17/3071(2013.01) G06F 17/3071(2013.01)
출원번호/일자 1020130120452 (2013.10.10)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1545050-0000 (2015.08.10)
공개번호/일자 10-2015-0041908 (2015.04.20) 문서열기
공고번호/일자 (20150817) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.10.10)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이근배 대한민국 경북 포항시 남구
2 박선영 대한민국 서울 도봉구
3 이동현 대한민국 경남 남해군
4 최준휘 대한민국 경북 포항시 남구
5 김용희 대한민국 서울 은평구
6 류성한 대한민국 서울 중랑구
7 구상준 대한민국 서울 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-0914518-17
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5024386-11
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.11.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.12.11 수리 (Accepted) 9-1-2014-0097583-76
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0073251-00
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.03.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0240270-94
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.03.12 수리 (Accepted) 1-1-2015-0240263-74
8 등록결정서
Decision to grant		 2015.07.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0513766-00
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
질의 응답 시스템을 통하여 사용자 질의에 상응하는 정답을 제공하는데 있어서,수신된 사용자 질의에 포함된 자질(feature)을 추출하는 단계;상기 추출한 자질을 클러스터링(clustering)하여 적어도 하나의 자질로 구성되는 클러스터를 생성하는 단계; 및상기 클러스터에 대한 식별 정보를 할당하고, 상기 클러스터에 대한 식별 정보와 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스를 매핑함으로써 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 분류하는 단계를 포함하는 정답 유형 자동 분류 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 사용자 질의에 포함된 자질을 추출하는 단계는,상기 사용자 질의를 구성하는 단어가 의문사, 명사 및 동사 중 적어도 하나의 품사에 해당되어 사용자의 의도를 표현하는 키워드(keyword) 또는 상기 사용자가 상기 사용자 질의를 통해 검색하고자 하는 대상(focus)을 나타내는 단어로 판단됨에 따라 자질로써 추출하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 방법
3 3
청구항 2에 있어서, 상기 클러스터를 생성하는 단계는,비모수 비지도 학습(Nonparametric Unsupervised learning)인 HDP(Hierarchical Dirichlet Process)를 기반으로 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형인 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 클러스터는,상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 은닉 상태(Hidden state) 또는 상기 사용자 질의에서 추출된 자질의 관측 값으로 표현되는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 방법
5 5
청구항 3에 있어서,상기 클러스터를 생성하는 단계는,상기 비모수 비지도 학습(Nonparametric Unsupervised learning)인 HDP(Hierarchical Dirichlet Process)를 이용함으로써 미리 정답 유형의 개수를 한정하여 사용자 질의에 대하여 수동으로 정답 유형을 분류하거나 상기 사용자 질의에 대한 정답 유형의 분류에 이용되는 훈련 데이터를 생성하는 과정을 생략하고도 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형인 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 분류하는 단계는,반지도 학습(Semi-Supervised learning)을 기반으로 상기 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스에서 상기 클러스터에 대한 식별 정보와 매핑되는 특정 단어로 구성된 정답 유형 분류 체계를 이용함으로써 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형이 자동으로 분류되도록 하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 방법
7 7
청구항 6에 있어서,상기 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스는,워드넷(WordNet)을 기반으로 추출된 온톨로지(Ontology)인 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 방법
8 8
질의 응답 시스템을 통하여 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 자동으로 분류하는 장치에 있어서,수신된 사용자 질의에 포함된 자질(feature)을 추출하는 자질 추출부;상기 추출한 자질을 클러스터링(clustering)하여 적어도 하나의 자질로 구성되는 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부; 및상기 클러스터에 대한 식별 정보를 할당하고, 상기 클러스터에 대한 식별 정보와 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스를 매핑함으로써 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 분류하는 정답 유형 대응부를 포함하는 정답 유형 자동 분류 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 자질 추출부는,상기 사용자 질의를 구성하는 단어가 의문사, 명사 및 동사 중 적어도 하나의 품사에 해당되어 사용자의 의도를 표현하는 키워드(keyword) 또는 상기 사용자가 상기 사용자 질의를 통해 검색하고자 하는 대상(focus)을 나타내는 단어로 판단됨에 따라 자질로써 추출하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 장치
10 10
청구항 9에 있어서, 상기 클러스터 생성부는,비모수 비지도 학습(Nonparametric Unsupervised learning)인 HDP(Hierarchical Dirichlet Process)를 기반으로 상기 사용자 질의에 대한 정답 유형인 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 장치
11 11
청구항 10에 있어서,상기 클러스터는,상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 은닉 상태(Hidden state) 또는 상기 사용자 질의에서 추출된 자질의 관측 값으로 표현되는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 장치
12 12
청구항 10에 있어서,상기 클러스터 생성부는,상기 비모수 비지도 학습(Nonparametric Unsupervised learning)인 HDP(Hierarchical Dirichlet Process)를 이용함으로써 미리 정답 유형의 개수를 한정하여 사용자 질의에 대하여 수동으로 정답 유형을 분류하거나 상기 사용자 질의에 대한 정답 유형의 분류에 이용되는 훈련 데이터를 생성하는 과정을 생략하고도 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형인 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 장치
13 13
청구항 8에 있어서,상기 정답 유형 대응부는,반지도 학습(Semi-Supervised learning)을 기반으로 상기 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스에서 상기 클러스터에 대한 식별 정보와 매핑되는 특정 단어로 구성된 정답 유형 분류 체계를 이용함으로써 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형이 자동으로 분류되도록 하는 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 장치
14 14
청구항 13에 있어서,상기 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스는,워드넷(WordNet)을 기반으로 추출된 온톨로지(Ontology)인 것을 특징으로 하는 정답 유형 자동 분류 장치
15 15
적어도 하나의 사용자 단말의 사용자로부터 사용자 질의를 수신하고, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 상기 사용자 질의에 상응하는 정답을 제공하는 통신 장치;상기 수신한 사용자 질의에 포함된 자질을 추출하여 클러스터를 생성하고 상기 클러스터에 대한 식별 정보를 할당하여 상기 클러스터에 대한 식별 정보와 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스를 매핑함으로써 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 분류하는 정답 유형 자동 분류 장치; 및검색 대상 데이터베이스에서 상기 분류된 정답 유형이 포함된 데이터를 검색하고 상기 검색된 데이터에서 상기 사용자 질의에 상응하는 정답을 추출하는 정답 추출 장치를 포함하는 질의 응답 시스템
16 16
청구항 15에 있어서,상기 정답 유형 자동 분류 장치는,수신된 사용자 질의에 포함된 자질(feature)을 추출하는 자질 추출부;상기 추출한 자질을 클러스터링(clustering)하여 적어도 하나의 자질로 구성되는 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부; 및상기 클러스터에 대한 식별 정보를 할당하고, 상기 클러스터에 대한 식별 정보와 미리 구조화된 언어 체계 데이터베이스를 매핑함으로써 상기 사용자 질의에 상응하는 정답 유형을 분류하는 정답 유형 대응부를 포함하는 것을 특징으로 하는 질의 응답 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 포항공과대학교 산학협력단 산업원천기술개발사업 비기호적 기법 기반 인간모사형 자가학습 지능 원천기술 개발