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복수 개의 문장을 분류하는 방법에 있어서,제1 문장의 앞과 뒤에 제로 패딩(zero padding)을 할당하여 제2 문장을 생성하는 단계;상기 제2 문장으로부터 특징 벡터(feature vector)를 획득하는 단계; 및상기 제1 문장 및 상기 특징 벡터에 기초하여 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network(CNN))을 사용하는 언어 모델(language model)을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 복수 개의 문장은 상기 제1 문장을 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 복수 개의 문장에 대하여 상기 제1 문장과 같은 방법을 수행하는 단계를 더 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 문장을 생성하는 단계는,상기 합성곱 신경망의 필터(filter)의 크기(size)에 기초하여 상기 제로 패딩의 개수를 결정하는 단계를 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 문장을 생성하는 단계는,상기 제1 문장의 앞에 상기 필터의 크기만큼 상기 제로 패딩을 할당하는 단계를 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 문장을 생성하는 단계는,상기 복수 개의 문장 중에서 최대 문장 길이에 기초하여 상기 제로 패딩의 개수를 결정하는 단계를 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제5항에 있어서,상기 제2 문장을 생성하는 단계는,상기 최대 문장 길이 및 상기 합성곱 신경망의 필터의 크기에 기초하여 상기 제로 패딩의 개수를 결정하는 단계를 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제6항에 있어서,상기 제2 문장을 생성하는 단계는,상기 제1 문장의 뒤에 상기 필터의 크기만큼 상기 제로 패딩을 할당하는 단계; 및상기 제1 문장의 뒤에 상기 최대 문장 길이와 상기 제1 문장의 길이의 차이만큼 상기 제로 패딩을 할당하는 단계를 포함하는 언어 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 언어 모델을 학습시키는 단계는,상기 제1 문장 및 상기 특징 벡터에 기초하여 상기 합성곱 신경망에 포함된 인공 뉴런들(artificial neurons) 간의 연결 가중치를 업데이트하는 단계를 포함하는 언어 모델 학습 방법
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복수 개의 문장을 분류하는 장치에 있어서,제1 문장의 앞과 뒤에 제로 패딩을 할당하여 제2 문장을 생성하는 전처리 모듈(preprocessing module); 및상기 제2 문장으로부터 특징 벡터를 획득하고, 상기 제1 문장 및 상기 특징 벡터에 기초하여 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 언어 모델을 학습시키는 언어 모델 학습부를 포함하고,상기 복수 개의 문장은 상기 제1 문장을 포함하는 언어 모델 학습 장치
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제9항에 있어서,상기 언어 모델 학습부는,상기 복수 개의 문장에 대하여 상기 제1 문장과 같은 방법을 수행하는언어 모델 학습 장치
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제9항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 합성곱 신경망의 필터(filter)의 크기(size)에 기초하여 상기 제로 패딩의 개수를 결정하는언어 모델 학습 장치
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제9항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 제1 문장의 앞에 상기 필터의 크기만큼 상기 제로 패딩을 할당하는언어 모델 학습 장치
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제9항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 복수 개의 문장 중에서 최대 문장 길이에 기초하여 상기 제로 패딩의 개수를 결정하는언어 모델 학습 장치
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제13항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 최대 문장 길이 및 상기 합성곱 신경망의 필터의 크기에 기초하여 상기 제로 패딩의 개수를 결정하는언어 모델 학습 장치
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제14항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 제1 문장의 뒤에 상기 필터의 크기만큼 상기 제로 패딩을 할당하고,상기 제1 문장의 뒤에 상기 최대 문장 길이와 상기 제1 문장의 길이의 차이만큼 상기 제로 패딩을 할당하는언어 모델 학습 장치
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제1항에 있어서,상기 언어 모델 학습부는,상기 제1 문장 및 상기 특징 벡터에 기초하여 상기 합성곱 신경망에 포함된 인공 뉴런들 간의 연결 가중치를 업데이트하는언어 모델 학습 장치
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