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사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2017003063
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는, 형태소 분석기가 사용자로부터 입력된 문장 단위의 학습정보가 저장되는 사용자 말뭉치를 학습한 후 기본학습사전보다 사용자 말뭉치를 우선 적용하거나 사용자 말뭉치에 높은 가중치를 부여하여 태깅함으로써 동형이의어를 가진 문장의 경우에도 분야(domain) 별로 적합한 문장 단위의 문맥정보로 태깅되도록 하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치 및 방법을 개시한다.
Int. CL G06F 17/27 (2006.01)
CPC G06F 40/268(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 40/268(2013.01)
출원번호/일자 1020150023478 (2015.02.16)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1626711-0000 (2016.05.26)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20160601) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.02.16)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 옥철영 대한민국 울산광역시 남구
2 신준철 대한민국 울산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종선 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)
2 이형석 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.02.16 수리 (Accepted) 1-1-2015-0163209-89
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.08.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.09.10 수리 (Accepted) 9-1-2015-0058610-08
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0833961-13
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.01.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0083645-52
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)		 2016.01.26 수리 (Accepted) 1-1-2016-0083635-06
7 등록결정서
Decision to grant		 2016.05.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0372472-08
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2016-5080807-13
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자로부터 입력된 문장 단위의 학습정보를 저장하여 적용분야별 사용자 말뭉치를 생성하는 사용자말뭉치 생성기;상기 사용자 말뭉치에 대하여 사용자 말뭉치의 우선 적용 모드 및 사용자 말뭉치의 가중치 적용 모드 중 하나를 설정하는 사용자말뭉치 모드 설정기;기본 학습사전 및 상기 사용자 말뭉치에 부여될 가중치를 결정하는 가중치 결정기;상기 사용자 말뭉치를 학습하여 동형이의어 분별을 위한 인접 어절 정보를 생성하며, 상기 사용자말뭉치 모드 설정기에 의해 설정된 모드에 따라, 상기 사용자 말뭉치를 상기 기본 학습사전보다 우선 적용하거나, 상기 기본 학습사전보다 상기 사용자 말뭉치에 큰 가중치를 부여하여 적용하여, 동형이의어를 가진 문장을 적용분야에 적합한 문맥정보로 형태소 분석 및 태깅하는 형태소 분석기를 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 문장 단위의 학습정보는, 분석 대상 문장, 및 상기 분석 대상 문장에 대한 형태소 분석 및 태깅 정보를 포함하며, 상기 형태소 분석 및 태깅 정보는, 상기 분석 대상 문장의 각 어절에 대한 형태소, 표준국어대사전의 의미번호 및 품사를 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 가중치 결정기는, 상기 동형이의어를 가진 문장에 대하여상기 사용자 말뭉치에 등록된 두 어절 사이의 전이값의 경우, 두 어절 사이의 전이값 중에서 가장 높은 값의 20배로 가중치를 결정하고,상기 기본 학습사전에 등록된 두 어절 사이의 전이값의 경우, 1/10 배로 가중치를 결정하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 가중치 결정기는,사용자 말뭉치가 적용분야별로 복수 개 구비되고, 상기 동형이의어를 가진 문장이 복수 개의 사용자 말뭉치에 등록되어 있는 경우, 분석 대상 텍스트가 속하는 적용분야의 사용자 말뭉치에 최대 가중치가 부여되도록, 복수 개의 사용자 말뭉치에 상이한 가중치를 적용하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치
5 5
제 1 항에 있어서,기본 말뭉치를 학습하여 상기 기본 학습사전을 구축되는 학습기를 더 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 장치
6 6
형태소를 분석하는 장치에 있어서,기본 말뭉치를 학습하여 기본 학습사전을 구축하는 단계;기본 학습사전과는 독립적으로, 사용자로부터 입력받은 문장 단위의 학습정보를 사용자 말뭉치에 입력하는 단계;형태소 분석기가 상기 사용자 말뭉치를 학습하는 단계; 상기 형태소 분석기가 상기 기본 학습사전보다 상기 사용자 말뭉치를 우선 적용하거나 상기 기본 학습사전보다 상기 사용자 말뭉치에 높은 가중치를 부여하여 적용하여 분석 대상 텍스트를 분석 및 태깅하는 단계;상기 기본 학습사전보다 상기 사용자 말뭉치를 우선 적용하는 모드 및 상기 기본 학습사전보다 상기 사용자 말뭉치에 큰 가중치를 적용하는 모드 중 하나를 설정하는 단계; 및상기 기본 학습사전 및 상기 사용자 말뭉치에 부여될 가중치를 결정하는 단계;를 포함하는 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 문장 단위의 학습정보는, 분석 대상 문장 및 상기 분석 대상 문장에 대한 형태소 분석 및 태깅 정보를 포함하며,상기 형태소 분석 및 태깅 정보는, 상기 분석 대상 문장의 각 어절에 대한 형태소, 표준국어대사전의 의미번호 및 품사를 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 방법
8 8
삭제
9 9
제 6 항에 있어서, 상기 가중치를 결정하는 단계는,동형이의어를 가진 문장에 대하여,상기 사용자 말뭉치에 등록된 두 어절에 대한 전이값의 경우, 두 어절 사이의 전이값 중에서 가장 높은 값의 20배로 가중치를 결정하고,상기 기본 학습사전에 등록된 두 어절에 대한 전이값의 경우, 1/10 배로 가중치를 결정하는 것을 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 방법
10 10
제 6 항에 있어서, 상기 분석 및 태깅하는 단계는,상기 분석 대상 텍스트에 존재하는 동형이의어를 가진 문장의 각 어절의 형태소 분석열에 대하여, 계산된 후보 점수가 가장 높은 형태소 분석열을 선택하여 태깅하는 것을 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 방법
11 11
제 6 항에 있어서,학습기가 기본 말뭉치를 학습하여 상기 기본 학습사전을 구축하는 단계를 더 포함하는, 사용자 말뭉치의 문맥정보 학습을 통한 형태소 분석 방법
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1 미래창조과학부 포항공과대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발 비기호적 기법 기반 인간모사형 자가학습 지능 원천기술 개발
2 교육과학기술부 울산대학교산학협력단 일반연구자지원사업(리서치/지역대학) 기계학습 기반 형태소 분석기의 도메인 최적화와 개체명 인식 기능