| 1 |
1
전문 용어에 대한 정의문 및 기술 문헌 내에서 표현된 상기 전문 용어에 대한 부연 서술을 참조하여 전문 용어의 의미 표현 및 부연서술의 의미 표현을 각각 추출하는 언어적 의미 표상 추출부;상기 추출된 전문 용어의 의미 표현과 상기 부연서술의 의미표현에 대한 함의관계를 판별하는 함의관계 판별부; 및상기 판별된 함의 관계에 기반하여 상기 기술 문헌으로부터 상기 전문 용어에 대하여 이미 존재하는 기술적 개념을 추출하고 이를 기반으로 새로운 기술적 개념(Newly Emerged Technological Concept) 혹은 새로운 전문 용어를 발견하는 신규 언어 표현 탐지부를 포함하는 언어 표현 탐지 장치로서,상기 함의 관계 판별부는,상기 전문 용어의 정의문과 상기 부연 서술 사이의 변환 규칙을 추출하고, 상기 추출된 변환 규칙을 기반으로 상기 전문 용어의 정의문과 부연 서술 사이의 변환 규칙 시퀀스를 생성하고, 상기 생성된 변환 규칙 시퀀스를 변환 규칙 시퀀스와 해당 함의 관계와 함께 저장한 변환 규칙 시퀀스 집합과 비교하여 가장 큰 유사도를 가지는 변환 규칙 시퀀스에 상응하는 함의 관계를 선택하는 것을 더 포함하는 언어 표현 탐지 장치
|
| 2 |
2
전문 용어에 대한 정의문 및 기술 문헌 내에서 표현된 상기 전문 용어에 대한 부연 서술을 참조하여 전문 용어의 의미 표현 및 부연서술의 의미 표현을 각각 추출하는 언어적 의미 표상 추출 과정;상기 추출된 전문 용어의 의미 표현과 상기 부연서술의 의미표현에 대한 함의관계를 판별하는 함의관계 판별과정; 및상기 판별된 함의 관계에 기반하여 상기 기술 문헌으로부터 상기 전문 용어에 대하여 이미 존재하는 기술적 개념을 추출하고 이를 기반으로 새로운 기술적 개념(Newly Emerged Technological Concept) 혹은 새로운 전문 용어를 발견하는 신규 개념 발견 과정을 포함하는 언어 표현 탐지 방법으로서,상기 함의관계 판별 과정은,상기 전문 용어의 정의문과 부연 서술 사이의 변환 규칙을 추출하는 과정;상기 추출된 변환 규칙을 기반으로 상기 전문 용어의 정의문과 상기 부연 서술 사이의 변환 규칙 시퀀스를 생성하는 과정; 및상기 생성된 변환 규칙 시퀀스를 변환 규칙 시퀀스와 해당 함의 관계와 함께 저장한 변환 규칙 시퀀스 집합과 비교하여 가장 큰 유사도를 가지는 변환 규칙 시퀀스에 상응하는 함의 관계를 선택하는 과정을 더 포함하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 상기 언어적 의미 표상 추출 과정은 입력되는 자연어 문장을 일차 논리 형태(First Order Logic, FOL)로 변형하는 일차 논리 표현 과정; 및일차 논리 형태에 기반하여 구문 관계, 개체간 의미 관계를 추출하는 다층 일차 논리 표현 과정을 포함하는 것을 특징으로 언어 표현 탐지 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 다층 일차 논리 표현 과정은 인명, 지명, 상호명과 같은 개체명과 더불어 전문 용어를 함께 인식하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 다층 일차 논리 표현 과정은 문장 성분 사이의 의미적 역할 관계를 규명하기 위하여 의미역 결정 기법을 적용하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 6 |
6
제3항에 있어서, 상기 언어적 의미 표상 추출 과정은 다층 일차 논리 표현으로부터 술어 의미의 모호성을 해소하는 술어 의미 모호성 해소 과정을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 7 |
7
제2항에 있어서, 상기 함의 관계 판별 과정은 논리기반의 용어 및 기술 개념 의미 표현을 기반으로 기계 학습 기반의 관계 추출을 수행하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서, 상기 논리기반의 용어 표현을 위하여 어휘 변환 규칙(lexical transformation rule)을 확장하여 주면 문맥 정보를 각 술어의 논항(predicate and Argument) 형태로 구성하는 술어변환규칙(predicate transformation rule)을 구성하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제2항에 있어서, 상기 함의 관계 판별 과정은 정의문과 부연 서술 사이의 어휘 유사도 및 구문적 유사도를 추출하는 과정;상기 변환 규칙 시퀀스의 자질을 추출하는 과정;추출된 어휘 유사도, 구문적 유사도 그리고 변환 규칙 시퀀스 자질을 어휘 유사도에 따른 함의 관계를 가지는 어휘 자질 기반 학습 모델, 구문적 유사도에 따른 함의 관계를 가지는 구문적 자질 기반 학습 모델 그리고 변환 규칙 시퀀스 자질에 따른 함의 관계를 가지는 변환 규칙 시퀀스 기반 학습 모델과 각각 비교하여 유사도를 평가하는 과정; 및상기 평가된 유사도 및 상기 생성된 변환 규칙 시퀀스를 변환 규칙 시퀀스 집합과 비교함에 의해 판단되는 유사도를 종합하여 함의 관계를 판별하는 과정을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서, 상기 함의 관계 판별 과정은 전문 용어와 기술 문헌에서의 부연 서술 간에 의미적 동일성을 가지는 동등 관계, 부연 서술이 전문 용어보다 일반적인 상위개념을 나타내는 전방 함의 관계, 부연 서술이 전문 용어보다 구체적인 하위개념을 나타내는 역방 함의 관계, 전문 용어의 개념과 부연 서술의 개념이 서로 상충되고 모순됨을 나타내는 부정관계, 전문 용어의 개념과 부연 서술의 개념이 서로 교체될 수 있는 상호 변경 관계, 전문 용어의 개념이 부연 서술의 개념을 포함하고 있는 포함관계 그리고 두 개념이 서로 관계가 없음을 나타내는 독립 관계를 판별하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
| 12 |
12
제2항에 있어서, 상기 함의 관계 판별 과정에서 부정 관계 및 독립 관계인 것으로 판단되면,상기 신규 개념 발견 과정은 다른 전문 용어와의 의미 관계 판별을 시도하여 전문 용어와는 다른 새로운 기술적 개념의 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 언어 표현 탐지 방법
|
