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코퍼스 자동 구축 방법 및 이를 이용한 개체명 인식 방법과 장치

  • 기술번호 : KST2015092006
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 비정형 개인정보 탐지 부분에 특화하여 탐지 정확도가 높고, 무거운 형태소 분석 기법을 적용하지 않아 속도가 빠르고, 최소한의 사전과 필요시 사전도 웹 검색을 통해 사전을 구축하여 최신 정보를 반영할 수 있는 코퍼스 자동 구축 방법 및 이를 이용한 개체명 인식 방법과 장치를 제시한다. 제시된 개체명 인식 방법은 비정형 개인정보를 수록한 개체명 사전을 구축하는 단계, 개체명 사전의 표제어 및 사용자 입력 단어중에서 하나 이상을 검색대상으로 하는 개체명 검색 결과를 확인하여 데이터 특성별로 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계, 추출한 스니펫에 해당 개체명을 태깅하여 개체명 학습 데이터를 확보하는 단계, 확보된 개체명 학습 데이터를 기반으로 비정형 개인정보 개체명 인식을 위한 학습 모델을 결정하는 단계, 및 대상 문서를 입력받게 됨에 따라 개체명 사전과 결정된 학습 모델을 이용하여 해당 대상 문서 내에 있는 비정형 개인정보인 개체명을 자동으로 탐지하여 태깅한 문서를 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/21 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/00(2013.01) G06F 17/00(2013.01) G06F 17/00(2013.01) G06F 17/00(2013.01)
출원번호/일자 1020130131596 (2013.10.31)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2015-0050140 (2015.05.08) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.09.11)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조진만 대한민국 대전광역시 서구
2 김석현 대한민국 대전광역시 유성구
3 최대선 대한민국 대전광역시 서구
4 김수형 대한민국 대전광역시 유성구
5 김승현 대한민국 대전광역시 유성구
6 노종혁 대한민국 대전광역시 유성구
7 조상래 대한민국 대전광역시 서구
8 조영섭 대한민국 대전광역시 유성구
9 진승헌 대한민국 대전 서구
10 조현숙 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2013-0993122-26
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2015.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2015-0883761-58
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.09.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0663074-87
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2016.11.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-1103621-50
6 등록결정서
Decision to grant
2017.03.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0203436-80
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
개체명 사전 구축부가, 비정형 개인정보를 수록한 개체명 사전을 구축하는 단계;학습 데이터 구축부가, 상기 개체명 사전의 표제어 및 사용자 입력 단어중에서 하나 이상을 검색대상으로 하는 개체명 검색 결과를 확인하여 데이터 특성별로 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계; 상기 학습 데이터 구축부가, 상기 추출한 스니펫에 해당 개체명을 태깅하여 개체명 학습 데이터를 확보하는 단계;학습 모델 결정부가, 상기 확보된 개체명 학습 데이터를 기반으로 비정형 개인정보 개체명 인식을 위한 학습 모델을 결정하는 단계; 및개체명 인식부가, 대상 문서를 입력받게 됨에 따라 상기 개체명 사전과 상기 결정된 학습 모델을 이용하여 해당 대상 문서 내에 있는 비정형 개인정보인 개체명을 자동으로 탐지하여 태깅한 문서를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 학습 모델을 결정하는 단계는, 상기 확보된 개체명 학습 데이터를 복수의 학습 모델에 적용하여 각각의 학습 모델별 신뢰 점수를 확인하는 단계; 및상기 각각의 학습 모델별 신뢰 점수를 확인하는 단계의 결과를 근거로 어느 한 학습 모델을 비정형 개인정보 개체명 인식을 위한 학습 모델로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 복수의 학습 모델은 CRF 학습 모델, SVM 학습 모델, 및 HMM 학습 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 태깅한 문서를 출력하는 단계는,상기 대상 문서를 입력받게 됨에 따라 상기 개체명 사전의 표제어들과 상기 학습 모델을 결정하는 단계에 의해 결정된 상기 학습 모델을 근거로 상기 대상 문서에서 개체명 검색을 수행하는 단계; 및상기 검색된 개체명들을 태깅하여 개체명 태깅 문서를 생성하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 개체명 학습 데이터를 확보하는 단계는 상기 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계에서 추출된 하나 이상의 스니펫에서 오류가 없는 스니펫에 해당 개체명을 태깅하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계는,상기 개체명 사전에 수록된 표제어를 기반으로 검색 엔진을 통해 해당 스니펫을 확보하는 단계; 및상기 사용자 입력 단어를 키워드로 하여 검색 엔진을 통해 해당 스니펫을 확보하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
7 7
청구항 1에 있어서, 상기 개체명 사전은 기업명 리스트를 기반으로 확보된 사전 표제어, 및 웹 포털사이트의 검색 순위상 단어를 기반으로 확보한 사전 표제어를 수록하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 방법
8 8
삭제
9 9
삭제
10 10
삭제
11 11
삭제
12 12
비정형 개인정보를 수록한 개체명 사전을 구축하는 개체명 사전 구축부;상기 개체명 사전의 표제어 및 사용자 입력 단어중에서 하나 이상을 검색대상으로 하는 개체명 검색 결과를 확인하여 데이터 특성별로 하나 이상의 스니펫을 추출하고, 상기 추출한 스니펫에 해당 개체명을 태깅하여 개체명 학습 데이터를 확보하는 학습 데이터 구축부;상기 확보된 개체명 학습 데이터를 기반으로 비정형 개인정보 개체명 인식을 위한 학습 모델을 결정하는 학습 모델 결정부; 및대상 문서를 입력받게 됨에 따라 상기 개체명 사전과 상기 결정된 학습 모델을 이용하여 해당 대상 문서 내에 있는 비정형 개인정보인 개체명을 자동으로 탐지하여 태깅한 문서를 출력하는 개체명 인식부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
13 13
청구항 12에 있어서,상기 학습 모델 결정부는, 상기 확보된 개체명 학습 데이터를 복수의 학습 모델에 적용하여 각각의 학습 모델별 신뢰 점수를 확인하여 어느 한 학습 모델을 비정형 개인정보 개체명 인식을 위한 학습 모델로 결정하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
14 14
청구항 13에 있어서,상기 복수의 학습 모델은 CRF 학습 모델, SVM 학습 모델, 및 HMM 학습 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
15 15
청구항 12에 있어서,상기 개체명 인식부는,상기 대상 문서를 입력받게 됨에 따라 상기 개체명 사전의 표제어들과 상기 학습 모델 결정부에서 결정된 상기 학습 모델을 근거로 상기 대상 문서에서 개체명 검색을 수행하고, 상기 검색된 개체명들을 태깅하여 개체명 태깅 문서를 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
16 16
청구항 12에 있어서,상기 학습 데이터 구축부는 상기 추출된 하나 이상의 스니펫에서 오류가 없는 스니펫에 해당 개체명을 태깅하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
17 17
청구항 12에 있어서,상기 학습 데이터 구축부는 상기 개체명 사전에 수록된 표제어를 기반으로 검색 엔진을 통해 해당 스니펫을 확보하고, 상기 사용자 입력 단어를 키워드로 하여 검색 엔진을 통해 해당 스니펫을 확보하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
18 18
청구항 12에 있어서,상기 개체명 사전은 기업명 리스트를 기반으로 확보된 사전 표제어, 및 웹 포털사이트의 검색 순위상 단어를 기반으로 확보한 사전 표제어를 수록하는 것을 특징으로 하는 개체명 인식 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.