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잠재 키워드 생성 방법 및 장치(LATENT KEYPARASE GENERATION METHOD AND APPARATUS)

  • 기술번호 : KST2016017066
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 대상 문서에서 키워드를 생성하는 방법을 개시하고 있다. 상기 방법은, 상기 대상 문서에서 단일 주요 단어를 추출하는 단계, 상기 주요 단어 간의 결합을 통해 후보 키워드를 생성하는 단계 상기 후보 키워드에 속하는 제 1 단어 및 제 2 단어 간의 응집력을 산출하는 단계, 이웃 문서에서 상기 제 1 단어와 상기 제 2 단어가 동시에 나타나는 단어의 주변을 하나의 문맥으로 보고 상기 대상 문서를 다른 하나의 문맥으로 보아, 두 문맥의 유사도를 기반으로 상기 제 1 단어 및 상기 제 2 단어의 문맥 평가 점수를 산출하는 단계 및 상기 응집력 및 상기 문맥 평가 점수를 기반으로 최종 키워드를 선별하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/27 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 16/3322(2013.01) G06F 16/3322(2013.01) G06F 16/3322(2013.01)
출원번호/일자 1020150037571 (2015.03.18)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2016-0112248 (2016.09.28) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.03.18)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조태민 대한민국 경기도 수원시 장안구
2 이지형 대한민국 서울특별시 용산구
3 김누리 대한민국 경기도 수원시 장안구
4 오성탁 대한민국 서울특별시 서초구
5 이재동 대한민국 경기도 수원시 장안구
6 이혜우 대한민국 경기도 남양주시 미금로**번길 **

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 인비전 특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 **길**, *층(대치동, 동산빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 경기도 수원시 장안구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2015.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2015-0265519-97
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2015.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2015-0900414-75
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2015.11.10 수리 (Accepted) 1-1-2015-1091388-44
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2016.02.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2016.04.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0037937-81
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.04.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0264225-82
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2016.06.09 수리 (Accepted) 1-1-2016-0554985-85
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2016.06.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0554972-92
9 등록결정서
Decision to grant
2016.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0698502-36
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
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번호 청구항
1 1
대상 문서에서 키워드를 생성하는 방법에 있어서,상기 대상 문서에서 단일 주요 단어를 추출하는 단계;상기 주요 단어 간의 결합을 통해 후보 키워드를 생성하는 단계;상기 후보 키워드에 속하는 제 1 단어 및 제 2 단어 간의 응집력을 산출하는 단계, 상기 응집력은 상기 대상문서 및 이웃 문서 중 적어도 하나에서 제 1 단어와 제 2 단어와의 거리가 기설정된 윈도우 범위 내에 포함되는 경우의 빈도 수를 나타냄;이웃 문서에서 상기 제 1 단어와 상기 제 2 단어가 동시에 나타나는 단어의 주변을 하나의 문맥으로 보고 상기 대상 문서를 다른 하나의 문맥으로 보아, 두 문맥의 유사도를 기반으로 상기 제 1 단어 및 상기 제 2 단어의 문맥 평가 점수를 산출하는 단계, 상기 문맥 평가 점수는 상기 두 문맥의 단어를 벡터 형태로 나타낸 수치와 전체 문서 집합에서 각 단어의 동시 출현 빈도를 곱하여 산출됨; 및상기 응집력 및 상기 문맥 평가 점수를 기반으로 최종 키워드를 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 응집력은 상기 제 1 단어 및 상기 제 2 단어의 거리가 가까울수로 높은 응집력을 갖도록 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 응집력은 상기 대상 문서뿐만 아니라 이웃 문서에서의 응집력도 함께 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 이웃 문서에서의 응집력은 상기 대상 문서와 상기 이웃 문서의 유사도가 높을수록 가중치를 높게 하여 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
6 6
삭제
7 7
제 1 항에 있어서,상기 문맥의 단어를 벡터 형태로 나타낸 수치로 변환함에 있어서, bag-of-words 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 후보 키워드에 대한 최종 점수는 상기 응집력 및 상기 문맥 평가 점수를 각각 정규화한 후, 가중치를 두어 합산하여 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
9 9
제 1 항에 있어서, 상기 이웃 문서는 상기 대상 문서와의 유사도를 기반으로 산출되는 상위 n개(n은 임의의 자연수)의 문서인 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 방법
10 10
대상 문서에서 키워드를 생성하는 장치에 있어서,상기 대상 문서에서 단일 주요 단어를 추출하는 주요 단어 추출부;상기 주요 단어 간의 결합을 통해 후보 키워드를 생성하는 후보 키워드 생성부;상기 후보 키워드에 속하는 개별 단어 중 제 1 단어 및 제 2 단어 간의 응집력 점수를 산출하는 응집력 점수 산출부, 상기 응집력은 상기 대상문서 및 이웃 문서 중 적어도 하나에서 제 1 단어와 제 2 단어와의 거리가 기설정된 윈도우 범위 내에 포함되는 경우의 빈도 수를 나타냄;이웃 문서에서 상기 제 1 단어와 상기 제 2 단어가 동시에 나타나는 단어의 주변을 하나의 문맥으로 보고 상기 대상 문서를 다른 하나의 문맥으로 보아, 두 문맥의 유사도를 기반으로 상기 제 1 단어 및 상기 제 2 단어의 문맥 평가 점수를 산출하는 문맥 평가 점수 산출부, 상기 문맥 평가 점수는 상기 두 문맥의 단어를 벡터 형태로 나타낸 수치와 전체 문서 집합에서 각 단어의 동시 출현 빈도를 곱하여 산출됨; 및상기 응집력 및 상기 문맥 평가 점수를 기반으로 최종 키워드를 선별하는 최종 키워드 선별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
11 11
삭제
12 12
제 10 항에 있어서, 상기 응집력은 상기 제 1 단어 및 상기 제 2 단어의 거리가 가까울수로 높은 응집력을 갖도록 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
13 13
제 10 항에 있어서,상기 응집력은 상기 대상 문서뿐만 아니라 이웃 문서에서의 응집력도 함께 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
14 14
제 13 항에 있어서,상기 이웃 문서에서의 응집력은 상기 대상 문서와 상기 이웃 문서의 유사도가 높을수록 가중치를 높게 하여 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
15 15
삭제
16 16
제 10 항에 있어서,상기 문맥의 단어를 벡터 형태로 나타낸 수치로 변환함에 있어서, bag-of-words 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
17 17
제 10 항에 있어서, 상기 후보 키워드에 대한 최종 점수는 상기 응집력 및 상기 문맥 평가 점수를 각각 정규화한 후, 가중치를 두어 합산하여 산출되는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
18 18
제 10 항에 있어서, 상기 이웃 문서는 상기 대상 문서와의 유사도를 기반으로 산출되는 상위 n개(n은 임의의 자연수)의 문서인 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 장치
19 19
대상 문서에서 키워드를 생성하는 시스템에 있어서,복수의 전자 문서를 저장하고 있는 웹 데이터베이스;상기 웹 데이터베이스 상의 상기 대상 문서에서 단일 주요 단어를 추출하고, 상기 주요 단어 간의 결합을 통해 후보 키워드를 생성하며, 상기 후보 키워드에 속하는 제 1 단어 및 제 2 단어 간의 응집력 - 상기 응집력은 상기 대상문서 및 이웃 문서 중 적어도 하나에서 제 1 단어와 제 2 단어와의 거리가 기설정된 윈도우 범위 내에 포함되는 경우의 빈도 수를 나타냄 - 을 산출하고, 상기 대상 문서의 이웃 문서에서 상기 제 1 단어와 상기 제 2 단어가 동시에 나타나는 단어의 주변을 하나의 문맥으로 보고 상기 대상 문서를 다른 하나의 문맥으로 보아, 두 문맥의 유사도를 기반으로 상기 제 1 단어 및 상기 제 2 단어의 문맥 평가 점수 - 문맥 평가 점수는 상기 두 문맥의 단어를 벡터 형태로 나타낸 수치와 전체 문서 집합에서 각 단어의 동시 출현 빈도를 곱하여 산출됨 - 를 산출하며, 상기 응집력 및 상기 문맥 평가 점수를 기반으로 최종 키워드를 선별하는 키워드 생성 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 문서에서 키워드를 생성하는 시스템
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1 US20160275083 US 미국 FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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