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자연어 질의 응답 시스템 및 방법(Natural Language Question-Answering System and method)

  • 기술번호 : KST2016010829
  • 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 본 발명은 자연어 질의 응답 시스템 및 방법에 관한 것으로, 상기 자연어 질의 응답 시스템은, 저장부에 저장되어 있는 비정형 문서의 텍스트를 분석하여, 문장이나 단락의 의미에 따라 비정형 문서를 분류 및 색인하는 색인부; 상기 색인부로부터 전송되는 의미별로 색인된 비정형 문서를 수신 및 저장하는 데이터베이스; 입력되는 질의어를 의미적으로 분석하여 색인어를 추출하고, 추출된 색인어와 관련된 문서를 상기 데이터베이스에서 검색하는 검색부; 및 상기 검색부에 의해 검색된 문서를 분석하여, 질의어에 대한 정답을 생성하고, 검색 결과와 정답을 제공하는 제공부로 구성될 수 있다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 40/00 (2020.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020140161904 (2014.11.19)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2094934-0000 (2020.03.24)
공개번호/일자 10-2016-0060253 (2016.05.30) 문서열기
공고번호/일자 (20200331) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.26)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배용진 대한민국 대전광역시 유성구
2 김현기 대한민국 대전광역시 유성구
3 류법모 대한민국 대전광역시 유성구
4 오효정 대한민국 대전광역시 유성구
5 이충희 대한민국 대전광역시 유성구
6 임수종 대한민국 대전광역시 유성구
7 임준호 대한민국 대전광역시 동구
8 장명길 대한민국 대전광역시 유성구
9 최미란 대한민국 대전광역시 유성구
10 허정 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 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		 2014.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2014-1117108-42
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)		 2018.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-0418300-54
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2019.05.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0056120-01
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.07.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0544725-03
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)		 2019.09.27 수리 (Accepted) 1-1-2019-0989664-28
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0989663-83
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0141194-86
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
저장부에 저장되어 있는 비정형 문서의 텍스트를 분석하여, 문장이나 단락의 의미에 따라 상기 비정형 문서를 분류 및 색인하되, 상기 비정형 문서를 형태소 단위, 개체명 단위, 구 단위, 구문 구조 단위, 의미 구조 단위 및 문장 구조 단위를 포함하는 다수의 색인 단위로 색인하는 색인부;상기 색인부로부터 상기 다수의색인 단위로 색인된 상기 비정형 문서를 수신 및 저장하는 데이터베이스;입력되는 질의어를 의미적으로 분석하여 색인어를 추출하고, 추출된 색인어와 관련된 문서를 상기 데이터베이스에서 검색하는 검색부; 및상기 검색부에 의해 검색된 문서를 분석하여, 질의어에 대한 정답을 생성하고, 검색 결과와 정답을 제공하는 제공부로 구성되는 자연어 질의 응답 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 데이터베이스는 색인별로 구분되는 다수의 색인 데이터베이스로 구성되는 자연어 질의 응답 시스템
3 3
제 2 항에 있어서,상기 검색부는 상기 다수의 색인 데이터베이스 중 상기 색인어에 해당하는 색인 데이터베이스 내에서 문서를 검색하는 자연어 질의 응답 시스템
4 4
제 2 항에 있어서,상기 검색부는 질의어를 분석하여 다수의 색인어를 추출하는 자연어 질의 응답 시스템
5 5
제 4 항에 있어서,상기 검색부는 상기 다수의 색인어에 해당하는 색인 데이터베이스에서 각각 문서를 검색하는 자연어 질의 응답 시스템
6 6
제 1 항에 있어서,상기 색인부는,상기 저장부에 저장되어 있는 비정형 문서의 텍스트를 분석하는 문서 분석부;상기 문서 분석부에 의해 분석된 텍스트를 입력받아, 입력된 텍스트의 의미를 문장이나 단락 단위로 분류하는 의미 분류부; 및상기 의미 분류부에 의해 의미에 따라 분류된 문장이나 단락별로 색인하는 문서 색인부로 구성되는 자연어 질의 응답 시스템
7 7
제 6 항에 있어서,상기 문서 분석부는 텍스트에 대해 형태소 분석, 어휘적 분석, 구문 분석, 문장 구조 분석하는 자연어 질의 응답 시스템
8 8
제 6 항에 있어서,상기 의미 분류부는 문장 특징을 추출하여 패턴을 생성하여 분류하거나 기계학습 기법을 사용하여 분류하는 자연어 질의 응답 시스템
9 9
제 6 항에 있어서,상기 문서 색인부는 형태소 단위, 개체명 단위, 구 단위, 구문 구조 단위, 의미 구조 단위, 문장 구조 단위, 주어-동사구조 단위, 목적어-동사구조 단위, 주어-동사-목적 구조 단위로 색인하는 자연어 질의 응답 시스템
10 10
제 1 항에 있어서,상기 검색부는,외부로부터 질의어를 입력받는 질의어 입력부;상기 질의어 입력부를 통해 입력되는 질의어를 분석하는 질의어 분석부;상기 질의어 분석부에 의해 분석된 질의어를 입력받아 의미를 분류하여 색인어를 추출하는 질의어 분류부; 및상기 질의어 분류부에 의해 추출된 색인어와 관련된 문서를 상기 데이터베이스에서 검색하는 문서 검색부로 구성되는 자연어 질의 응답 시스템
11 11
제 1 항에 있어서,상기 제공부는, 다수의 색인어에 의해 검색된 경우, 각 색인어의 가중치를 판단하여, 가중치에 따라 검색 결과를 제공하는 자연어 질의 응답 시스템
12 12
색인부에서, 저장부에 저장된 비정형 문서를 분석하여, 문서 내의 문장이나 단락의 의미에 따라 상기 비정형 문서를 분류 및 색인하되, 상기 비정형 문서를 형태소 단위, 개체명 단위, 구 단위, 구문 구조 단위, 의미 구조 단위 및 문장 구조 단위를 포함하는 다수의 색인 단위로 색인하는 단계;상기 색인부에서, 상기 다수의 색인 단위로 색인된 상기 비정형 문서를 데이터베이스로 전송하여 데이터베이스에 저장하는 단계;검색부에서, 질의어가 입력되면, 질의어를 분석하여 색인어를 추출하고, 추출된 색인어와 관련된 문서를 상기 데이터베이스에서 검색하는 단계; 및제공부에서, 검색된 문서를 분석하여, 질의어에 대한 검색 결과와 정답을 제공하는 단계로 이루어지는 자연어 질의 응답 방법
13 13
제 12 항에 있어서,상기 문서 내의 문장이나 단락은 구조적 정보나 자연어 이해 결과를 바탕으로 구분되는 것을 특징으로 하는 자연어 질의 응답 방법
14 14
제 12 항에 있어서,상기 문서 내의 문장이나 단락의 의미에 따라 상기 비정형 문서를 분류 및 색인하는 것은 하나의 문장이나 단락에 대해서 2개 이상의 의미로 분류하는 것을 포함하는 자연어 질의 응답 방법
15 15
제 12 항에 있어서,상기 색인하는 단계에 있어서 색인은 형태소 단위, 개체명 단위, 구 단위, 구문 구조 단위, 의미 구조 단위, 주어-동사 구조 단위, 목적어-동사구조 단위 및 주어-동사-목적어 구조 단위로 이루어지는 것을 특징으로 하는 자연어 질의 응답 방법
16 16
제 12 항에 있어서,상기 저장부에 저장된 비정형 문서를 분석하는 것은 문서에 대해 형태소 분석, 어휘적 분석, 구문 분석, 문장 구조 분석하는 것인 자연어 질의 응답 방법
17 17
제 12 항에 있어서,상기 추출된 색인어와 관련된 문서를 상기 데이터베이스에서 검색하는 단계는 색인별로 구분된 다수의 색인 데이터베이스 중 색인어에 해당하는 색인 데이터베이스 내에서 문서를 검색하는 것인 자연어 질의 응답 방법
18 18
제 12 항에 있어서,상기 문서 내의 문장이나 단락의 의미에 따라 문서를 분류하는 것은 문장 특징을 추출하고 패턴을 생성하여 분류하거나 기계학습 기법을 이용하여 분류하는 것인 자연어 질의 응답 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 산업원천기술개발사업(SW) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 Wise QA 플랫폼 기술 개발