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단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015099555
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법은 중의성이 발생하는 단어에 대한 중의성 후보 사전을 구축하는 단계, 중의성이 발생하는 단어를 대상으로 대규모 원시 코퍼스에서 공기정보를 추출하는 단계, 입력된 문장에 대해 형태소 분석 결과를 생성하는 단계 및 공기 정보를 기반으로 상기 형태소 분석 결과를 수정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/27 (2006.01)
CPC G06F 40/268(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 40/268(2013.01)
출원번호/일자 1020130122054 (2013.10.14)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2015-0043065 (2015.04.22) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 발송처리완료
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.10.27)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김창현 대한민국 대전광역시 유성구
2 김영길 대한민국 대전광역시 서구
3 권오욱 대한민국 대전광역시 서구
4 나승훈 대한민국 대전광역시 유성구
5 노윤형 대한민국 대전광역시 유성구
6 서영애 대한민국 대전광역시 유성구
7 이기영 대한민국 대전광역시 서구
8 정상근 대한민국 대전광역시 중구
9 최승권 대한민국 대전광역시 유성구
10 김운 중국 대전 유성구
11 박은진 대한민국 대전광역시 유성구
12 신종훈 대한민국 대전광역시 유성구
13 황금하 중국 대전 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
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		 2013.10.14 수리 (Accepted) 1-1-2013-0926008-70
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)		 2015.10.27 수리 (Accepted) 1-1-2015-1040863-46
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.10.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-1040862-01
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0624540-04
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2016-1058434-73
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.10.31 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-1058435-18
8 등록결정서
Decision to grant		 2017.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0235561-73
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번호 청구항
1 1
단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 장치에 의해 수행되는 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법에 있어서, 중의성이 발생하는 단어에 대한 중의성 후보 사전을 구축하는 단계;상기 중의성이 발생하는 단어를 대상으로 대규모 원시 코퍼스에서 공기정보를 추출하는 단계;입력된 문장에 대해 형태소 분석 결과를 생성하는 단계; 및상기 공기 정보를 기반으로 상기 형태소 분석 결과를 수정하는 단계를 포함하며, 상기 형태소 분석 결과를 수정하는 단계는, 상기 형태소 분석 결과 에서 상기 중의성 후보 사전에 존재하는 어절을 추출하고, 추출된 상기 어절에 대해서 공기 정보 사전에 기반하여 상기 형태소 분석 결과를 수정하는 것을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 중의성 후보 사전은상기 대규모 원시 코퍼스에 존재하는 중의적 단어 및 상기 중의적 단어에 상응하는 조사 또는 어미 중 어느 하나가 포함된 것임을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 형태소 분석 결과를 생성하는 단계는상기 입력된 문장에 존재하는 단어 및 상기 중의성 후보 사전을 이용하여 생성된 후보들 중 가장 최적의 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 대규모 원시 코퍼스는 웹 사이트, 블로그, 신문 기사 중 어느 하나 이상에서 추출된 것임을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법
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삭제
6 6
청구항 1에 있어서,상기 공기 정보 사전은문장에 대한 형태소 분석 결과 중, 구조적 중의성 및 형태적 중의성이 발견되지 않은 단어들을 추출하고, 상기 단어들을 저장한 것임을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 방법
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입력된 문장에서 중의성이 발생하는 단어에 대한 분석 후보를 생성하고, 상기 분석 후보들 각각에 대한 형태소 분석 결과를 생성하는 형태소 분석 후보 생성 모듈;상기 분석 후보들 각각의 형태소 분석 결과 및 대규모 원시 코퍼스에서 추출한 중의적 단어에 기반하여 생성된 중의성 후보 사전을 이용하여, 하나의 상기 형태소 분석 결과를 선택하는 최적해 선택 모듈; 및 선택된 상기 형태소 분석 결과에서 상기 중의성 후보 사전에 존재하는 어절을 추출하고, 추출된 상기 어절에 대해서 공기 정보 사전에 기반하여 상기 형태소 분석 결과를 수정하는 공기 정보 기반 수정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 장치
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청구항 7에 있어서,상기 중의성 후보 사전은상기 대규모 원시 코퍼스에 존재하는 중의적 단어 및 상기 중의적 단어에 상응하는 조사 또는 어미 중 어느 하나가 포함된 것임을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 장치
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청구항 8에 있어서,상기 대규모 원시 코퍼스는웹 사이트, 블로그, 신문 기사 중 어느 하나 이상에서 추출된 것임을 특징으로 하는 단어 공기 정보에 기반한 다국어 형태소 분석 오류 정정 장치
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1 지식경제부 한국전자통신연구원 산업원천기술개발사업(SW) 지식학습 기반의 다국어 확장이 용이한 관광/국제행사 통역률 90%급 자동 통번역 소프트웨어 원천 기술 개발