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자연어 질의응답 시스템과 방법 및 패러프라이즈 모듈(System and Method for Question and answer of Natural Language and Paraphrase Module)

  • 기술번호 : KST2016010833
  • 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 질의응답 시스템과 방법 및 패러프라이즈 모듈에 대하여 개시한다. 본 발명의 일면에 따른 자연어 질의응답 시스템은, 사용자 질문을 패러프라이즈(Paraphrase)하여 복수의 변형질문을 생성하는 변환 모듈; 상기 사용자 질문 및 상기 각 변형질문을 각기 입력받아, 그에 대응하는 정답후보들을 각기 선별하는 복수의 질의응답엔진; 및 검색된 상기 정답후보들 중에서 적어도 하나의 정답후보를 정답으로 검출하는 검출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 17/20 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020140161859 (2014.11.19)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2033435-0000 (2019.10.11)
공개번호/일자 10-2016-0060247 (2016.05.30) 문서열기
공고번호/일자 (20191111) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.11)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허정 대한민국 대전광역시 유성구
2 김영래 대한민국 대전광역시 대덕구
3 김현기 대한민국 대전광역시 유성구
4 류법모 대한민국 대전광역시 유성구
5 배용진 대한민국 대전광역시 유성구
6 오효정 대한민국 대전광역시 유성구
7 이충희 대한민국 대전광역시 유성구
8 이형직 대한민국 대전광역시 유성구
9 임수종 대한민국 대전광역시 유성구
10 임준호 대한민국 대전광역시 동구
11 장명길 대한민국 대전광역시 유성구
12 최미란 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
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2014-1116911-10
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)		 2018.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-0362502-23
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.05.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0053461-39
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.05.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0366576-65
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0744519-93
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0744520-39
9 등록결정서
Decision to grant		 2019.08.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0601586-13
10 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2019.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5033307-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자 질문을 패러프라이즈(Paraphrase)하여 복수의 변형질문을 생성하는 변환 모듈;상기 사용자 질문 및 상기 각 변형질문을 각기 입력받아, 그에 대응하는 정답후보들 각기 선별하는 복수의 질의응답엔진; 및상기 사용자 질문의 신뢰도, 상기 각 변형질문의 신뢰도 및 상기 정답후보들 각각의 신뢰도를 모두 이용하여, 검색된 상기 정답후보들 중에서 적어도 하나의 정답후보를 정답으로 검출하는 검출 모듈을 포함하는 자연어 질의응답 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 변환 모듈은,상기 사용자 질문에 대해 형태소 분석, 개체명 인식 및 구문 분석 중 적어도 하나를 수행하는 분석부를 포함하고,상기 분석부의 분석 결과를 이용하여 상기 사용자 질문을 패러프라이즈하는 것인 자연어 질의응답 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 변환 모듈은,상기 사용자 질문 내 어휘나 구를 다른 언어로 대체, 상기 사용자 질문의 구문 구조를 변환 및 상기 사용자 질문 내 어휘나 구를 동의어로 대체 중 적어도 하나를 수행하여 상기 복수의 변형질문을 생성하는 것인 자연어 질의응답 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 변환 모듈은,코퍼스(Corpus)와 언어 모델 기반으로 상기 사용자 질문 내 어휘나 구에 대한 이중 언어의 어휘나 구의 쌍을 확인하고, 확인된 상기 이중 언어의 어휘나 구의 쌍을 이용하여 상기 사용자 질문에 대한 어휘나 구 단위의 패러프라이즈를 수행하는 제1 변환부를 포함하는 자연어 질의응답 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 변환 모듈은,동의어 사전을 기반으로 상기 사용자 질문 내 형태소 및 개체명 중 적어도 하나를 동의어로 대체한 후 구문 구조를 변경하는 패러프라이즈를 수행하는 제2 변환부를 포함하는 것인 자연어 질의응답 시스템
6 6
제1항에 있어서, 상기 변환 모듈은,기학습된 언어 모델을 기반으로 상기 사용자 질문 내 어휘나 구를 패러프라이즈한 후 문법적으로 알맞은 조사 및 접사를 결정하여 문법에 부합하는 상기 복수의 변형질문을 생성하는 것인 자연어 질의응답 시스템
7 7
제1항에 있어서, 상기 변환 모듈은,상기 사용자 질문을 패러프라이즈한 복수의 패러프라이즈 질문에 대해 의미보존성, 문법보존성 및 표현대중성 중 적어도 하나를 확인하여 상기 복수의 패러프라이즈 질문의 신뢰도 값을 계산하는 평가부; 및상기 신뢰도 값이 큰 순으로 상기 복수의 패러프라이즈 질문 중에서 N개의 변형질문을 선택하여 출력하는 순위화부를 포함하는 것인 자연어 질의응답 시스템
8 8
제7항에 있어서, 상기 변환 모듈은,기학습된 언어 모델로부터 상기 복수의 패러프라이즈 질문 내 어휘나 구에 특정 조사나 접사가 붙을 가능성에 대한 가중치 값을 고려하여 상기 복수의 패러프라이즈 질문의 신뢰도 값을 계산하는 것인 자연어 질의응답 시스템
9 9
제1항에 있어서, 상기 각 질의응답엔진은,상기 각 정답후보에 대한 신뢰도 값을 계산하고, 상기 각 정답후보 중에서 상기 신뢰도 값이 큰 순으로 K개의 정답후보 리스트를 상기 검출 모듈에 제공하는 것인 자연어 질의응답 시스템
10 10
제1항에 있어서, 상기 검출 모듈은,상기 복수의 질의응답엔진으로부터 전달받은 상기 정답후보들과 상기 각 정답후보의 신뢰도 값을 통합하여 상기 정답후보들 중에서 가장 신뢰도 값이 큰 정답후보를 상기 정답으로 검출하는 것인 자연어 질의응답 시스템
11 11
사용자 질문을 분석하는 분석부; 및상기 사용자 질문 내 어휘나 구를 다른 언어의 어휘나 구로 대체, 상기 사용자 질문의 구문 구조를 변환 상기 사용자 질문 내 어휘를 동의어로 대체 중 적어도 하나를 수행하여 상기 사용자 질문이 패러프라이즈(Paraphrase)된 복수의 변형질문을 생성하는 변환부를 포함하고,상기 사용자 질문 및 상기 복수의 변형질문은 질의응답엔진에 제공되는 것이고,상기 복수의 변형질문은 상기 사용자 질문을 패러프라이즈한 복수의 패러프라이즈 질문 중에서 신뢰도 값이 큰 순으로 선택된 N개의 변형질문을 포함하고, 상기 복수의 패러프라이즈 질문 내 어휘나 구에 특정 조사나 접사가 붙을 가능성에 대한 가중치 값을 고려하여 계산된 신뢰도값을 갖는 것인 패러프라이즈 모듈
12 12
제11항에 있어서, 상기 분석부는,상기 사용자 질문으로부터 형태소 인식, 개체명 인식 및 구문 구조 분석 중 적어도 하나를 수행하는 것인 패러프라이즈 모듈
13 13
제11항에 있어서, 상기 변환부는,이중 언어의 어휘나 구 쌍을 포함하는 코퍼스(Corpus) 기반으로 상기 사용자 질문 내 어휘나 구를 그와 동일한 의미를 갖는 어휘나 구로 대체하는 제1 변환부를 포함하는 것인 패러프라이즈 모듈
14 14
제11항에 있어서, 상기 변환부는,동의어 사전으로 상기 사용자 질문 내 형태소를 기확인된 개체명 기반으로 동의어로 변환하고, 상기 동의어에 대한 변환이 이루어진 상기 사용자 질문에 대한 구문 구조를 변경하는 제2 변환부를 포함하는 것인 패러프라이즈 모듈
15 15
제11항에 있어서,상기 사용자 질문을 패러프라이즈한 복수의 패러프라이즈 질문에 대해 의미보존성, 문법보존성 및 표현대중성 중 적어도 하나를 확인하여 상기 복수의 패러프라이즈 질문의 신뢰도 값을 계산하는 평가부; 및상기 신뢰도 값이 큰 순으로 상기 복수의 패러프라이즈 질문 중에서 N개의 변형질문을 선택하여 출력하는 순위화부를 더 포함하는 패러프라이즈 모듈
16 16
제15항에 있어서, 상기 평가부는,기학습된 언어 모델로부터 상기 복수의 패러프라이즈 질문 내 어휘나 구에 특정 조사나 접사가 붙을 가능성에 대한 가중치 값을 고려하여 상기 복수의 패러프라이즈 질문의 신뢰도 값을 계산하는 것인 패러프라이즈 모듈
17 17
자연어 질의응답 시스템에 의한 자연어 질의응답 방법으로서,사용자 질문을 패러프라이즈(Paraphrase)하여 복수의 변형질문을 생성하는 단계;복수의 질의응답엔진에 의해 상기 사용자 질문 및 상기 각 변형질문을 각기 입력받아, 그에 대응하는 정답후보들을 각기 선별하는 단계; 및상기 사용자 질문의 신뢰도, 상기 각 변형질문의 신뢰도 및 상기 정답후모들 각각의 신뢰도를 모두 이용하여, 검색된 상기 정답후보들 중에서 적어도 하나의 정답후보를 정답으로 검출하는 단계를 포함하는 자연어 질의응답 방법
18 18
제17항에 있어서, 상기 복수의 변형질문을 생성하는 단계는,상기 사용자 질문 내 어휘나 구를 다른 언어로 대체하는 단계; 및상기 사용자 질문 내 어휘를 동의어로 대체한 후 구문 구조를 변환하는 단계;중 적어도 하나를 포함하는 것인 자연어 질의응답 방법
19 19
제17항에 있어서, 상기 복수의 변형질문을 생성하는 단계는,상기 사용자 질문을 패러프라이즈한 복수의 패러프라이즈 질문에 대해 의미보존성, 문법보존성 및 표현대중성 중 적어도 하나를 확인하여 상기 복수의 패러프라이즈 질문의 신뢰도 값을 계산하는 단계; 및상기 신뢰도 값이 큰 순으로 상기 복수의 패러프라이즈 질문 중에서 N개의 변형질문을 선택하여 출력하는 단계를 포함하는 것인 자연어 질의응답 방법
20 20
제17항에 있어서, 상기 검출하는 단계는,상기 복수의 질의응답엔진으로부터 전달받은 상기 정답후보들과 상기 각 정답후보의 신뢰도 값을 확인하는 단계;상기 정답후보들 중에서 중복되는 정답후보를 통합하여 상기 각 정답후보에 대한 통합 신뢰도 값을 산출하는 단계; 및상기 통합 신뢰도 값이 가장 큰 정답후보를 상기 정답으로 검출하는 단계를 포함하는 것인 자연어 질의응답 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 US09613025 US 미국 FAMILY
2 US20160140958 US 미국 FAMILY

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2016140958 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US9613025 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 산업원천기술개발사업(SW) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 Wise QA 플랫폼 기술 개발