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문법 모델의 정확도 향상 방법 및 이를 수행하는 장치들

  • 기술번호 : KST2019012600
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 문법 모델의 정확도 향상 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 문법 모델의 정확도 향상 방법은 제1 길이의 해의 확률값을 문법 모델에 반영하기 위해, 제2 길이의 해의 확률합을 추정하는 단계와, 상기 제2 길이의 해의 확률합에 기초하여 상기 문법 모델의 비용 함수를 설정하는 단계와, 상기 비용 함수에 기초하여 상기 문법 모델을 정규화하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/27 (2006.01.01) G06N 7/00 (2006.01.01)
CPC G06F 40/253(2013.01) G06F 40/253(2013.01)
출원번호/일자 1020180103702 (2018.08.31)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1987592-0000 (2019.06.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190610) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.31)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김강일 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0868126-93
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0052384-28
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0075917-94
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0317835-12
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.03.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0317836-57
6 등록결정서
Decision to grant
2019.05.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0382989-83
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
문법 모델의 정확도 향상 장치의 문법 모델의 정확도 향상 방법에 있어서,상기 장치가 제1 길이의 해를 문법 모델에 반영하기 위해, 제2 길이의 해의 확률합을 추정하는 단계;상기 장치가 상기 제2 길이의 해의 확률합에 기초하여 상기 문법 모델의 비용 함수를 설정하는 단계; 및상기 장치가 상기 비용 함수에 기초하여 상기 문법 모델을 정규화하는 단계를 포함하고,상기 제1 길이의 해는 상기 문법 모델에 입력되는 데이터에 대한 해이고,상기 제2 길이의 해는 상기 문법 모델이 생성한 상기 데이터에 대한 해이고,상기 제2 길이의 해의 확률합은 복수의 제2 길이의 해들 중에서 서브 트리를 생성하는 복수의 해들의 확률값을 합한 확률합인 문법 모델의 정확도 향상 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 길이의 해는 상기 데이터에 대한 무한한 길이의 해이고,상기 제2 길이의 해는 상기 데이터에 대한 유한한 길이의 해인 문법 모델의 정확도 향상 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 추정하는 단계는,상기 복수의 해들의 확률값을 계산하는 단계;상기 복수의 해들의 확률값을 합하여 상기 복수의 해들의 확률합을 계산하는 단계; 및상기 제2 길이의 해의 확률합을 상기 복수의 해들의 확률합으로 결정하는 단계를 포함하는 문법 모델의 정확도 향상 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 복수의 해들의 확률값을 계산하는 단계는,상기 복수의 해들 각각이 생성한 복수의 서브 트리들 중에서 미리 설정된 해의 길이에 대응하는 서브 트리의 생성 확률에 기초하여 상기 복수의 해들의 확률값을 계산하는 단계를 포함하는 문법 모델의 정확도 향상 방법
5 5
제3항에 있어서,상기 복수의 해들의 확률합을 계산하는 단계는,상기 문법 모델의 세부 규칙들의 선택 확률을 상기 복수의 해들의 확률값에 곱하는 단계; 및상기 선택 확률을 곱한 복수의 해들의 확률값을 합하는 단계를 포함하는 문법 모델의 정확도 향상 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 추정하는 단계는,상기 복수의 해들의 확률합의 수렴치를 추정하는 단계를 더 포함하는 문법 모델의 정확도 향상 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 설정하는 단계는,상기 복수의 해의 확률합의 수렴치로 상기 제2 길이의 해의 확률값을 나누어 상기 비용 함수를 설정하는 단계를 포함하는 문법 모델의 정확도 향상 방법
8 8
제1 길이의 해를 문법 모델에 반영하기 위해, 제2 길이의 해의 확률합을 추정하는 추정부; 및상기 제2 길이의 해의 확률합에 기초하여 상기 문법 모델의 비용 함수를 설정하고, 상기 비용 함수에 기초하여 상기 문법 모델을 정규화하는 설정부를 포함하고,상기 제1 길이의 해는 상기 문법 모델에 입력되는 데이터에 대한 해이고,상기 제2 길이의 해는 상기 문법 모델이 생성한 상기 데이터에 대한 해이고,상기 제2 길이의 해의 확률합은 복수의 제2 길이의 해들 중에서 서브 트리를 생성하는 복수의 해들의 확률값을 합한 확률합인 문법 모델의 정확도 향상 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 제1 길이의 해는 상기 데이터에 대한 무한한 길이의 해이고,상기 제2 길이의 해는 상기 데이터에 대한 유한한 길이의 해인 문법 모델의 정확도 향상 장치
10 10
제8항에 있어서,상기 추정부는,상기 복수의 해들의 확률값을 계산하고, 상기 복수의 해들의 확률값을 합하여 상기 복수의 해들의 확률합을 계산하고, 상기 제2 길이의 해의 확률합을 상기 복수의 해들의 확률합으로 결정하는 문법 모델의 정확도 향상 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 추정부는,상기 복수의 해들 각각이 생성한 복수의 서브 트리들 중에서 미리 설정된 해의 길이에 대응하는 서브 트리의 생성 확률에 기초하여 상기 복수의 해들의 확률값을 계산하는 문법 모델의 정확도 향상 장치
12 12
제10항에 있어서,상기 추정부는,상기 문법 모델의 세부 규칙들의 선택 확률을 상기 복수의 해들의 확률값에 곱하고, 상기 선택 확률을 곱한 복수의 해들의 확률값을 합하는 문법 모델의 정확도 향상 장치
13 13
제10항에 있어서,상기 추정부는,상기 복수의 해들의 확률합의 수렴치를 추정하는 문법 모델의 정확도 향상 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 설정부는,상기 복수의 해의 확률합의 수렴치로 상기 제2 길이의 해의 확률값을 나누어 상기 비용 함수를 설정하는 문법 모델의 정확도 향상 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 건국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성