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감성 분류 대상을 기준으로 분산된 분산 구조를 가지며, 분류 대상을 평가항목별로 분산시키는 상위 다중 에이전트;상기 상위 다중 에이전트와 연결되며, 분류 대상별 감성을 분류하는 하위 다중 에이전트를 포함하고;상기 상위 다중 에이전트는,사용자 또는 다른 에이전트와 통신하여 질의 정보를 수신하는 외부 인터페이스;감성 추론 규칙이 저장된 규칙 베이스;상기 외부 인터페이스와 연결되며, 감성 추론 규칙을 생성하여 상기 규칙 베이스에 저장하며, 생성한 감성 추론 규칙을 학습하는 학습모듈;수신한 질의 정보에 따라 분류 대상을 판단하고, 분류 대상을 평가항목별로 하위 에이전트로 작업을 분산시키고, 상기 규칙 베이스에 저장된 감성 추론 규칙을 이용하여 분류 대상에 대한 감성을 추론하는 추론 엔진;상기 추론 엔진과 하위 에이전트와의 통신을 담당하는 내부 인터페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 다중 에이전트를 이용한 감성 분류 시스템
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청구항 1에 있어서, 상기 하위 다중 에이전트 중 각각의 하위 에이전트는,상기 상위 다중 에이전트와 통신을 위한 내부 인터페이스;감성 추론 규칙이 저장된 규칙 베이스;상기 감성 추론 규칙을 생성하여 상기 규칙 베이스에 저장하며, 생성한 감성 추론 규칙을 학습하는 학습모듈;상기 규칙 베이스에 저장된 감성 추론 규칙을 이용하여 평가항목별로 분류 대상의 감성을 추론하는 추론 엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 다중 에이전트를 이용한 감성 분류 시스템
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(a) 사용자의 질의에 해당하는 분류 대상을 판별하여 해당 규칙 베이스를 참조하는 분류대상 인식단계;(b) 인식한 분류 대상에 대해 사람들이 감성을 표현하는 분류 대상의 특성들을 파악하고, 파악한 특성 정보를 이용하여 집합을 만드는 평가항목 인식 단계;(c) 상기 평가항목 인식단계에서 파악한 평가항목들에 대한 사람들의 의견을 파악하여 긍정 및 부정적인 성향을 분석하는 평가내용 분석단계;(d) 상기 평가내용 분석단계의 긍정적인 성향 분석 결과 또는 부정적인 성향 분석결과를 강조하거나 반전시켜 결과에 대한 보정과 평가항목별 추론 결과를 결합하여 분류 대상에 대한 최종 감성을 분류하는 감성분류 단계를 포함하고;상기 (a)단계는,(a-1) 사용자에 의해 분류 대상이 입력되면, 상기 분류 대상과 관련된 온라인 텍스트 데이터를 수집하는 단계;(a-2) 상기 분류 대상에 대한 규칙 베이스가 존재하는지를 확인하여, 규칙 베이스가 존재하지 않을 경우 다른 상위 에이전트에 분류 대상을 전달하고, 상기 규칙베이스가 존재할 경우 분류 대상을 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 다중 에이전트를 이용한 감성 분류방법
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청구항 4에 있어서, 상기 (b)단계는,입력받은 분류 대상의 평가항목을 판별하고, 판별된 전체 평가 항목 집합을 중복 없는 부분 집합으로 나누어 하위 에이전트로 작업을 분할하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 다중 에이전트를 이용한 감성 분류방법
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청구항 4에 있어서, 상기 규칙 베이스는,생성할 추론 규칙의 분류 대상을 결정하고, 결정된 분류 대상과 관련된 학습 문서를 수집하는 단계;상기 수집한 학습 문서로부터 분류 대상의 평가 항목을 추출하기 위해 자연어 처리기법을 적용하여 평가 항목을 추출하는 단계;상기 추출한 평가 항목과 연관된 평가내용을 수집한 학습 문서로부터 추출하여 감성 추론 과정의 각 단계별 규칙 후보 집합을 생성하는 단계;상기 생성한 규칙 후보 집합으로부터 현재 규칙 베이스에 규칙의 존재 여부를 판단하여 규칙 베이스에 존재하지 않는 신규 규칙 후보 집합을 생성하는 단계;상기 신규 규칙 후보 집합으로부터 규칙 학습을 통해 전문가에 의해 감성 분류에 필요한 최종 분류 규칙을 추출하고 새로운 규칙을 생성하여 규칙 베이스에 추가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 다중 에이전트를 이용한 감성 분류방법
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청구항 8에 있어서, 상기 규칙 학습은 학습할 규칙의 분류 대상을 선택하고, 해당 분류 대상과 관련된 학습 문서를 입력받은 후, 학습 문서를 입력으로 감성 분류를 수행하여 분류 결과를 획득하고, 상기 분류 결과와 실제 학습 문서의 분류 정답을 비교하여 정확도를 측정하며, 상기 정확도를 기반으로 올바른 결과를 도출한 분류 규칙들의 확신도 값을 증가시키고, 틀린 결과를 도출한 분류 규칙들의 확신도 값을 낮추어 규칙들을 갱신시키는 것을 특징으로 하는 규칙기반 다중 에이전트를 이용한 감성 분류방법
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