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RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법

  • 기술번호 : KST2019010220
  • 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 발명의 실시 형태에 따른 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법은 말뭉치 정제 및 수행단계; 학습 자질 추출 및 문장 임베딩 단계; ELM 알고리즘 기반 대화 문장 화행분류단계를 포함한다. 말뭉치 정제 및 수행단계는, 고객상담 대화 데이터 비식별화 단계, 언어모델 학습을 위한 말뭉치 정제 단계, 지도학습을 위한 화행 레이블링 수행단계를 포함할 수 있다. 학습 자질 추출 및 문장 임베딩 단계는, TF-IDF Top-20 워드임베딩 평균 벡터 추출 단계, LDA Top-10 토픽 단어의 자질 클러스터 추출 단계, RNN 문장 인코딩 자질 추출 단계를 포함할 수 있다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 챗봇을 개발할 수 있다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06Q 40/02 (2012.01.01) G06F 17/27 (2006.01.01) H04L 12/58 (2006.01.01)
CPC G06Q 30/0281(2013.01) G06Q 30/0281(2013.01) G06Q 30/0281(2013.01) G06Q 30/0281(2013.01)
출원번호/일자 1020170173901 (2017.12.18)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0072823 (2019.06.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.02.20)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최호진 서울특별시 강남구
2 오교중 대전광역시 유성구
3 이동건 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박영우 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 **세기특허법률사무소 (역삼동, 세일빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2017-1256524-18
2 청구범위 제출유예 안내서
Notification for Deferment of Submission of Claims		 2017.12.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0185110-35
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.02.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0169564-50
4 수수료 반환 안내서
Notification of Return of Official Fee		 2019.02.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0029479-10
5 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0179774-10
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.11.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.01.06 수리 (Accepted) 9-1-2020-0000436-29
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.07.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0501063-58
12 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.11.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0800918-60
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번호 청구항
1 1
고객상담 대화 데이터의 내용을 비식별화 및 정제하고, 언어모델 학습을 위한 말뭉치 구축과 지도학습을 위한 화행 레이블링을 수행하는 전처리 단계; 상기 전처리 단계의 처리 결과에 기초하여, TF-IDF, LDA 토픽 클러스터, GRU 문장인코딩 결과를 이용해서 화행분류를 위한 입력 자질을 추출하는 학습 자질 추출 및 문장 임베딩 단계; 및추출된 자질을 ELM (Extreme learning machine) 모델 학습 기반의 분류기를 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습하여 대화 세션의 도메인 대분류와 대분류 내 세부 화행을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 전처리 단계는, 고객상담 데이터에서 고객의 개인정보를 보호하기 위해서 고객을 추정할 수 있는 고객 데이터를 제거하고 비식별화하여 외부 사용자가 식별할 수 없도록 만드는 고객상담 대화 데이터 비식별화 단계와, 비식별화된 대화 데이터를 언어모델 학습을 위한 말뭉치 형태로 변형하여 언어모델 학습용 말뭉치를 정제하는 단계와, 분리된 말뭉치를 미리 정의된 화행에 따라서 분류하여 해당하는 화행을 부여하여 지도학습을 위한 화행 레이블링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법
3 3
제1항에 있어서, 학습 자질 추출 및 문장 임베딩 단계는, 분석하려는 대화 문장이나 문서에서 다른 대화 세션에 비해 중요도가 높은 소정 개수의 키워드의 워드임베딩 평균벡터를 추출하는 단계, 대화에 등장한 단어를 바탕으로 대화 세션이 어떤 주제의 클러스터에 속하는지를 알려주는 LDA 토픽 클러스터를 추출하는 단계, 그리고RNN 문장 인코딩 자질 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법
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제3항에 있어서, 상기 LDA 토픽 클러스터는 LDA 토픽 모델로부터 가중치가 가장 높은 상위 10개의 토픽 클러스터를 추출하여 구성된 것을 특징으로 하는 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법
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제3항에 있어서, 상기 워드임베딩 평균벡터는, 중요 키워드 자질을 화행분류 학습에 반영하기 위해, TF-IDF Top-20에 속하는 키워드의 워드 임베딩 평균 벡터를 추출한 것으로 구성되는 것을 특징으로 하는 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 세부 화행을 분류하는 단계는 제1 및 제2 ELM(Extreme Learning Machine) 분류기를 각각 학습하여 사용하며,상기 제1 ELM 분류기는 출력층의 활성화 함수를 softmax 함수로 5개의 화행 클래스에 대한 [0, 1] 사이의 정규화된 수치를 얻음으로써 다중 레이블(multi-label) 분류를 할 수 있도록 분류 모델을 구성한 것이고,제2 ELM 분류기는 첫 번째 대분류 결과까지 입력 자질로 활용하여 대분류 내 소분류(화행분류)에 해당하는 카테고리를 분류하는 모델인 것을 특징으로 하는 RNN 문장임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 은행업무 관련 고객상담을 위한 도메인 특화 화행분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사용자와 의사소통을 하고 스마트기기 간 자율협업을 통한 지식공유 및 지능진화가 가능한 엑소브레인 SW 기술 개발
2 과학기술정보통신부 주식회사 리비 ICT유망기술개발지원 지능형 대화 서비스를 위한 화용 및 문맥 분석 기반 대화솔루션 개발